/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
ndizi-gemma4-e2b-african-asr-merged
Библиотека
transformers
Опубликована
20 сен 2026

ndizi-gemma4-e2b-african-asr-merged-GGUF

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Это GGUF-квантизированная версия модели ndizi-gemma4-e2b-african-asr-merged, разработанной smutuvi и преобразованной в GGUF пользователем mradermacher.

1 210скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 сен 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 прежде всего для автоматического распознавания речи на африканских языках, включая суахили, амхарский и оромо, и может использоваться в сценариях транскрибации аудиозаписей и обработки речи. В исходных данных также указаны наборы данных, связанные с этими языками и задачами распознавания речи.

Модель основана на Gemma4 и представлена в мультимодальном формате с дополнительными файлами mmproj, необходимыми для работы с аудиовходом. Точный размер базовой архитектуры, максимальная длина контекста и другие параметры в README не указаны. Доступны варианты GGUF с разными уровнями квантования: от Q2_K размером около 3,1 ГБ до f16 размером около 9,4 ГБ. В README варианты Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, а Q8_0 — как обеспечивающий высокое качество.

Преимущество модели — специализация на нескольких африканских языках и возможность локального запуска через совместимые с GGUF инструменты. Ограничения включают возможное снижение качества при низком уровне квантования, отсутствие подробных результатов оценки и неизвестные требования к оборудованию. Лицензия указана как Gemma; условия её применения следует уточнять по лицензии Gemma.

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/smutuvi/ndizi-gemma4-e2b-african-asr-merged

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

weighted/imatrix quants seem not to be available (by me) at this time. If they do not show up a week or so after the static ones, I have probably not planned for them. Feel free to request them by opening a Community Discussion.

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
86baa1d

0 моделей