Экспортированная в OpenVINO мультимодальная модель Gemma 4 для диалоговых задач с текстом и изображениями.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Gemma-4-E4B-it-DeepSeek-v4-Distill-openvino — версия модели Gemma 4, экспортированная в формат OpenVINO из armand0e/Gemma-4-E4B-it-DeepSeek-v4-Distill с помощью optimum-intel. Это плотная модель условной генерации с поддержкой изображений и текста, рассчитанная на диалоговое взаимодействие; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Экспорт в OpenVINO предназначен для запуска в соответствующей среде инференса.
Модель подходит для диалога с учётом изображений и текстовых запросов на английском и китайском языках. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о размере параметров и длине контекста.
Для запуска требуется среда OpenVINO с поддержкой экспорта optimum-intel; опубликованные сведения не уточняют контекстное окно и размер модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was converted to OpenVINO from armand0e/Gemma-4-E4B-it-DeepSeek-v4-Distill using optimum-intel
via the export space.
First make sure you have optimum-intel installed:
pip install optimum-intel
To load your model you can do as follows:
from optimum.intel import OVModelForVisualCausalLM
model_id = "mv-amorim/Gemma-4-E4B-it-DeepSeek-v4-Distill-openvino"
model = OVModelForVisualCausalLM.from_pretrained(model_id)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.