Характеристики

Опубликована: 23 сен 2026

Ссылки

Gemma-4-E2B-IT-QAT

Оптимизированная для мобильных и малоресурсных устройств версия Gemma 4 E2B IT с квантованными компонентами зрения и вариантами весов GGUF.

556скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 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

pleasen/Gemma-4-E2B-IT-QAT — оптимизированная версия модели Gemma 4 E2B IT для развёртывания на устройствах с ограниченными ресурсами, включая мобильные. В README описаны уменьшение размера и квантование компонентов, связанных со зрением: vision-слои приведены к Q8_0 или Q4_K_M, а позиционные эмбеддинги — к FP16. Репозиторий также содержит варианты GGUF Q4_0, Q4_K_M, Q4_K_XL и Q8_0.

Из модели удалены аудиоэнкодеры, поэтому она не предназначена для обработки аудио. Оптимизации сокращают размер файла mmproj-BF16 примерно до 14% или 20% от исходного, в зависимости от варианта квантования. Лицензия — Gemma.

Сценарии применения

запуск мультимодальной Gemma на мобильном устройстве
обработка изображений на устройстве с ограниченной памятью
развёртывание модели зрения в формате GGUF
уменьшение объёма хранения мультимодальной модели

Ограничения

Аудиоэнкодеры удалены, поэтому модель не поддерживает обработку аудио. README не приводит оценок качества после оптимизаций.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Optimized for resource-constrained and mobile deployment through targeted architectural and numerical optimizations.

Audio encoders removed to reduce the overall model footprint.

Vision layers quantized to Q8_0 or Q4_K_M for substantially reduced storage requirements.

Positional embeddings converted from FP32 to FP16 to further reduce model size while retaining higher precision than the quantized vision layers.

These optimizations reduce the mmproj-BF16 file size to approximately 14%/20% of the original for the Q4_K_M / Q8_0 respectively, significantly lowering the storage requirements for on-device deployment.

license: gemma

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Ревизия весов: 08492e4