Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: gemma-4-31B-anthology
Библиотека: transformers
Опубликована: 4 июл 2026

Ссылки

gemma-4-31B-anthology-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

gemma-4-31B-anthology-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели gemma-4-31B-anthology, созданная на основе MRockatansky/gemma-4-31B-anthology и подготовленная mradermacher.

379скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 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 относится к семейству Gemma 4, использует архитектуру и параметры исходной модели объёмом 31 млрд параметров. В метаданных указаны английский язык и библиотека Transformers; также модель помечена как результат merge-объединения, ориентированный на генерацию текста, творческое письмо и сторителлинг.

Репозиторий предоставляет варианты квантизации GGUF размером примерно от 12 до 32,7 ГБ, включая Q2_K, Q4_K_S, Q4_K_M, Q6_K и Q8_0. Это позволяет выбирать между сниженным потреблением памяти и сохранением качества; Q4_K_S и Q4_K_M обозначены как быстрые и рекомендуемые, а Q6_K — как вариант очень хорошего качества. Для мультимодального использования доступны дополнительные файлы mmproj-Q8_0 и mmproj-f16, однако конкретные поддерживаемые типы входных данных и контекстное окно в README не указаны.

Модель предназначена для локального запуска в совместимых инструментах, поддерживающих формат GGUF, и может использоваться для текстовой генерации, творческого письма и создания историй. Ключевые ограничения — отсутствие подробных сведений о базовой архитектуре, контекстной длине, результатах оценки, безопасности и фактических мультимодальных возможностях. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

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 I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

static quants of https://huggingface.co/MRockatansky/gemma-4-31B-anthology

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

weighted/imatrix quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/gemma-4-31B-anthology-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)

Link	Type	Size/GB	Notes
GGUF	mmproj-Q8_0	0.9	multi-modal supplement
GGUF	mmproj-f16	1.3	multi-modal supplement
GGUF	Q2_K	12.0
GGUF	Q3_K_S	13.9
GGUF	Q3_K_M	15.4	lower quality
GGUF	Q3_K_L	16.7
GGUF	IQ4_XS	17.0
GGUF	Q4_K_S	17.9	fast, recommended
GGUF	Q4_K_M	18.8	fast, recommended
GGUF	Q5_K_S	21.4
GGUF	Q5_K_M	21.9
GGUF	Q6_K	25.3	very good quality
GGUF	Q8_0	32.7	fast, best quality

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

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

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов: c7d6916