/ Модель

Характеристики

Размер весов
8,9 ГБ
Архитектура
gemma4 · dense
Библиотека
mlx
Опубликована
5 июн 2026

gemma-4-E4B-it-qat-8bit

Изображение и текст → текст3 профессии

mlx-community/gemma-4-E4B-it-qat-8bit — мультимодальная модель для работы с изображениями и текстом, опубликованная сообществом mlx-community.

764скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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, в частности для генерации текстовых ответов по изображениям, например их описания. Модель рассчитана на использование с библиотекой MLX и инструментом mlx-vlm.

В названии указано, что модель относится к семейству Gemma 4, имеет размерный вариант E4B и представлена в 8-битном QAT-квантизованном формате, однако README не раскрывает точное число параметров, архитектуру, поддерживаемые языки и размер контекстного окна. Сильной стороной является возможность локальной мультимодальной генерации в экосистеме MLX; ограничения и условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

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-8bit

Use with mlx

pip install -U mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-4-E4B-it-qat-8bit --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
81085b1

0 моделей