mlx-community/gemma-4-e4b-it-4bit — это 4-битная конверсия модели google/gemma-4-E4B-it, подготовленная сообществом mlx-community для запуска на устройствах Apple silicon с использованием MLX и mlx-vlm.
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
Модель предназначена для задач image-text-to-text, включая обработку изображений и генерацию текстовых ответов по визуальным запросам, например описание изображения.
Ключевые характеристики включают мультимодальность с поддержкой изображений и текста, 4-битное представление весов и адаптацию к экосистеме Apple silicon. Точный размер модели, архитектура, поддерживаемые языки и длина контекста в предоставленных данных не указаны. 4-битная версия ориентирована на более эффективное локальное использование, однако возможным ограничением могут быть потери качества или совместимости по сравнению с исходной моделью; конкретные показатели не приведены. Модель распространяется по лицензии Gemma.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
MLX conversion of google/gemma-4-E4B-it for Apple silicon.
fee6332c1abaafb77f6f9624236c63aa2f1d01874bitmlx_vlm.convert from the local mlx-vlm checkout.pip install mlx-vlm
python -m mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-4-e4b-it-4bit --prompt "Describe this image." --image path/to/image.jpg
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.