/ Модель

Характеристики

Размер весов
6,8 ГБ
Архитектура
gemma4 · dense
Библиотека
mlx
Опубликована
5 июн 2026

gemma-4-E4B-it-qat-4bit

Изображение и текст → текст3 профессии

mlx-community/gemma-4-E4B-it-qat-4bit — инструкционно настроенная модель семейства Gemma, опубликованная сообществом mlx-community в формате MLX.

3 086скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены5 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

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.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

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>

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
0f35c6f

0 моделей