Характеристики

Лицензия: Gemma
Архитектура: diffusion_gemma · dense
Базовая модель: diffusiongemma-26B-A4B-it
Опубликована: 26 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

diffgemma-26b-a4b-it-q4

mmastrac

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Квантованный пакет DiffusionGemma 26B-A4B-it для локальной генерации текста на Apple Silicon через diffgemma-mps.

115скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 июл 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Это квантованный пакет DiffGemma 26B-A4B-it для локальной генерации текста с помощью движка diffgemma-mps на Rust и Metal. Модель основана на Google DiffusionGemma 26B-A4B-it — варианте Gemma 4 с архитектурой MoE и дискретной блочной диффузией; пакет предназначен для Apple Silicon.

Профиль q4 использует 4-битное affine-квантование экспертов MoE с группами по 32 веса, тогда как attention, плотный FFN, эмбеддинги, маршрутизатор и нормализации хранятся в bf16. Размер весов составляет около 19 ГиБ. README описывает текстовый режим; заявлена загрузка пакета сборками diffgemma-mps с manifest версии 1. Лицензия Gemma.

Сценарии применения

локальный чат с языковой моделью на Mac с Apple Silicon
генерация текста без облачного сервиса
эксперименты с блочной диффузионной генерацией текста
запуск квантованной модели Gemma через diffgemma-mps

Ограничения

Пакет предназначен для движка diffgemma-mps на Apple Silicon и заявлен как текстовый. Весы занимают около 19 ГиБ; языки и длина контекста в предоставленных данных не обозначены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DiffGemma 26B-A4B-it — q4 (.dgq)

A quantized, self-contained .dgq pack of DiffusionGemma 26B-A4B-it (Gemma-4 26B-A4B MoE, discrete block diffusion) for the diffgemma-mps Rust + Metal inference engine on Apple Silicon. Text-only (v1).

Quantization — `q4` profile

Tensor class	Format	Bits/weight
MoE experts	`q4_block` (int4 affine, group 32)	5.0
Attention (q/k/v/o), dense FFN	bf16	16
Embeddings, router, norms	bf16	16
Self-conditioning MLP	`q8_row`	8

~19 GiB of weights. Manifest version 1 (affine) — loads on every diffgemma-mps build.

Usage

diffgemma-mps download --repo mmastrac/diffgemma-26b-a4b-it-q4 -o model/diffgemma-26b-a4b-it-q4
diffgemma-mps -m model/diffgemma-26b-a4b-it-q4 chat

Build and run details: github.com/mmastrac/diffgemma.

License

Gemma Terms of Use. Derived from google/diffusiongemma-26B-A4B-it; use is subject to the Gemma license.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: DiffusionGemmaForBlockDiffusion
Ревизия весов: be312db