/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-1b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
12 мар 2025

gemma-3-1b-it-GGUF

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Gemma-3-1b-it-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели gemma-3-1b-it, разработанной Google и подготовленной в квантизированном виде компанией Second State Inc.

1 353скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июн 2025

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

Это инструкционно настроенная модель генерации текста, предназначенная для диалогов, обработки пользовательских запросов и запуска локальных приложений и сервисов, включая LlamaEdge. Поддерживается контекст размером до 32 000 токенов. Сведения о языках, мультимодальности и точной архитектуре в README не указаны.

Модель доступна в вариантах квантования от Q2_K до Q8_0, а также в формате f16, с размером файлов примерно от 689 МБ до 2,01 ГБ. Вариант Q4_K_M рекомендован как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества. Более низкие уровни квантования уменьшают требования к ресурсам, но могут существенно снижать качество; README отдельно указывает, что Q2_K и некоторые Q3- и Q4-варианты имеют значительные потери. Для использования заявлена лицензия Gemma.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Gemma-3-1b-it-GGUF

Original Model

google/gemma-3-1b-it

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.18.5 and above

  • Prompt template

    • Prompt type: gemma-3

    • Prompt string

      <bos><start_of_turn>user
      {user_message}<end_of_turn>
      <start_of_turn>model
      {model_message}<end_of_turn>model
      
  • Context size: 32000

  • Run as LlamaEdge service

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:gemma-3-1b-it-Q5_K_M.gguf \
      llama-api-server.wasm \
      --prompt-template gemma-3 \
      --ctx-size 32000 \
      --model-name gemma-3-1b
    
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. \
      --nn-preload default:GGML:AUTO:gemma-3-1b-it-Q5_K_M.gguf \
      llama-chat.wasm \
      --prompt-template gemma-3 \
      --ctx-size 32000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
gemma-3-1b-it-Q2_K.ggufQ2_K2690 MBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
gemma-3-1b-it-Q3_K_L.ggufQ3_K_L3752 MBsmall, substantial quality loss
gemma-3-1b-it-Q3_K_M.ggufQ3_K_M3722 MBvery small, high quality loss
gemma-3-1b-it-Q3_K_S.ggufQ3_K_S3689 MBvery small, high quality loss
gemma-3-1b-it-Q4_0.ggufQ4_04720 MBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
gemma-3-1b-it-Q4_K_M.ggufQ4_K_M4806 MBmedium, balanced quality - recommended
gemma-3-1b-it-Q4_K_S.ggufQ4_K_S4781 MBsmall, greater quality loss
gemma-3-1b-it-Q5_0.ggufQ5_05808 MBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
gemma-3-1b-it-Q5_K_M.ggufQ5_K_M5851 MBlarge, very low quality loss - recommended
gemma-3-1b-it-Q5_K_S.ggufQ5_K_S5836 MBlarge, low quality loss - recommended
gemma-3-1b-it-Q6_K.ggufQ6_K61.01 GBvery large, extremely low quality loss
gemma-3-1b-it-Q8_0.ggufQ8_081.07 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
gemma-3-1b-it-f16.gguff16162.01 GB

Quantized with llama.cpp b4875

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.

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
adf63e1

0 моделей