mlx-community/gemma-4-E4B-it-qat-4bit
Use with mlx
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-4-E4B-it-qat-4bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
mlx-community/gemma-4-E4B-it-qat-4bit — инструкционно настроенная модель семейства Gemma, опубликованная сообществом mlx-community в формате MLX.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Она предназначена для сценариев image-text-to-text, включая обработку изображений и генерацию текстовых ответов по визуальным запросам, например для описания содержимого изображения.
Модель представлена в 4-битном формате QAT, что ориентировано на запуск с меньшими требованиями к памяти в совместимой экосистеме MLX; для использования рекомендуется библиотека mlx-vlm. В README указано, что заявленный язык — английский. Сведения об архитектуре, точном размере, длине контекста, поддерживаемых модальностях помимо изображений и текста, результатах оценки, ограничениях и лицензии не приведены, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить по имеющимся данным.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-4-E4B-it-qat-4bit --max-tokens 100 --temperature 0.0 --prompt "Describe this image." --image <path_to_image>
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · mlx
MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.