/ Модель

Характеристики

Размер весов
6,6 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3 · dense
Базовая модель
translategemma-12b-it
Библиотека
mlx
Опубликована
15 янв 2026

translategemma-12b-it-4bit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

TranslatEGemma 12B IT 4bit — компактная 4-битная квантованная версия модели google/translategemma-12b-it, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.29.1.

1 028скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены16 янв 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

Модель предназначена для генерации текста и, судя по названию и базовой модели, прежде всего для задач машинного перевода и связанных с ними сценариев.

Модель содержит 12 миллиардов параметров, поддерживает текстовый ввод и вывод и рассчитана на запуск в экосистеме MLX через библиотеку mlx-lm, включая диалоговый шаблон tokenizer, если он доступен. 4-битное представление снижает требования к памяти и делает модель более подходящей для локального запуска на совместимом оборудовании, но может ограничивать точность по сравнению с полноразмерной версией. Сведения о поддерживаемых языках, размере контекста, архитектуре и конкретных ограничениях качества в README не указаны. Для использования требуется принять лицензию Google Gemma на Hugging Face; доступ регулируется условиями этой лицензии.

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/translategemma-12b-it-4bit

This model mlx-community/translategemma-12b-it-4bit was converted to MLX format from google/translategemma-12b-it using mlx-lm version 0.29.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/translategemma-12b-it-4bit")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

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
Gemma3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f3dcfd5

0 моделей