/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma4 · dense
Базовая модель
gemma-4-26B-A4B-it
Библиотека
transformers
Опубликована
7 авг 2026

gemma-4-26B-A4B-it-REAP2D

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Плотно-прореженная версия Gemma 4 на 4,39 млрд параметров для диалоговой генерации текста и дальнейших исследовательских экспериментов.

59скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

retowyss/gemma-4-26B-A4B-it-REAP2D — производная Gemma 4 от Google DeepMind, созданная автором репозитория методом REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning). Из исходной MoE-модели google/gemma-4-26B-A4B-it оставлено по 8 наиболее значимых экспертов на слой; маршрутизация через них стала плотной. В README указано 4,39 млрд параметров вместо 25,2 млрд параметров текстовой MoE-части исходной модели. Плотный MLP-блок каждого слоя сохранён, как и исходные зрительный модуль и эмбеддинги.

Модель предназначена как исследовательская отправная точка для диалоговой генерации текста и дальнейшей доработки, например дистилляцией по логитам. Метаданные также указывают на обучающий датасет evol-codealpaca-v1, но конкретный уровень поддержки программирования не описан. Базовая модель мультимодальна и поддерживает анализ изображений, однако README уточняет лишь сохранность зрительного модуля и не приводит примеров или оценок его работы в этой версии. Репозиторий использует формат Safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • диалоговая генерация текста
  • эксперименты с прореживанием экспертов MoE
  • дальнейшая доработка модели дистилляцией по логитам
  • исследование плотной версии Gemma 4

Ограничения

README позиционирует модель как исследовательскую отправную точку и предлагает дальнейшую доработку, например дистилляцией. Поддержка анализа изображений унаследована от базовой модели, но её качество для этой версии отдельно не охарактеризовано.

Для каких профессий подходит4

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

Gemma-4-26B-A4B REAP to Dense

A one-shot expert-pruned version of google/gemma-4-26B-A4B-it, produced with the REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning) pipeline as a ~4B dense conversion of the original 26B MoE.

Each layer keeps only the K = k = 8 most-salient experts exactly matching top_k_experts. So, every token is routed through all retained experts every time. The sparse routing degenerates into a dense FFN.

OriginalPruned (this)
Parameters (text MoE)25.2B4.39B
Experts per layer1288
Active per token88
Weight size (bf16)~50 GB8.2 GB
Compression—93.75% expert reduction

The dense MLP block already present in each Gemma 4 layer is retained and its output is still summed with the MoE path, as in the original architecture.

  • Base: google/gemma-4-26B-A4B-it
  • Method: REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning), layerwise error-accumulation calibration

Caveats

  • It is intended as a research start point (e.g. via logit distillation)
  • Vision tower and embeddings are unchanged from the original.

License

Apache 2.0, per the original Gemma 4 license. See license_link.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma4ForConditionalGeneration
Ревизия весов
5ab6ad4

0 моделей