/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
LibreGemma4e2b
Библиотека
transformers
Опубликована
16 авг 2026

LibreGemma4e2b-GGUF

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

LibreGemma4e2b-GGUF — это набор квантизированных моделей в формате GGUF на базе LibreGemma4e2b от LibreYOLO.

533скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 авг 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

Квантизацию выполнил mradermacher. Модель предназначена для мультимодальных сценариев, включая обработку изображений и генерацию текста по изображениям и текстовым запросам; в метаданных также указана задача object detection. Заявленный язык — английский.

В набор входят варианты с разными типами квантизации и размером примерно от 3,1 до 9,4 ГБ, включая Q2_K, Q3_K, Q4_K_S, Q4_K_M, Q5_K, Q6_K, Q8_0 и f16. Для мультимодальной работы предусмотрены дополнительные файлы mmproj в форматах Q8_0 и f16. В README не указаны точная архитектура, размер контекста, перечень поддерживаемых модальностей помимо изображений и текста, а также результаты бенчмарков. Меньшие варианты требуют меньше памяти, тогда как более точные квантизации обычно обеспечивают лучшее качество; Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, Q6_K — как вариант высокого качества.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования нужны совместимые инструменты, поддерживающие формат GGUF и мультимодальный модуль mmproj; конкретные ограничения совместимости и производительности зависят от выбранной квантизации и используемого программного обеспечения.

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

About

static quants of https://huggingface.co/LibreYOLO/LibreGemma4e2b

For a convenient overview and download list, visit our model page for this model.

weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/LibreGemma4e2b-i1-GGUF

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFmmproj-Q8_00.7multi-modal supplement
GGUFmmproj-f161.1multi-modal supplement
GGUFQ2_K3.1
GGUFQ3_K_S3.2
GGUFQ3_K_M3.3lower quality
GGUFQ3_K_L3.4
GGUFIQ4_XS3.4
GGUFQ4_K_S3.5fast, recommended
GGUFQ4_K_M3.5fast, recommended
GGUFQ5_K_S3.7
GGUFQ5_K_M3.7
GGUFQ6_K3.9very good quality
GGUFQ8_05.1fast, best quality
GGUFf169.416 bpw, overkill

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

image.png

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
e698c5d

0 моделей