开发者 AI 技能与智能体

gemma-4-12B-it

google · 工具包

接收文字、图片和音频并输出文字回答，是 Google DeepMind 的 12B 指令微调模型，上下文 256K 词元，思考模式可配置。适合在本地运行开放模型的开发者。

gemma-4-E4B-it-GGUF

unsloth · 工具包

Google Gemma 4 E4B 指令模型的 4-bit GGUF 版本，由 Unsloth 打包，可在你自己的机器上运行。它能读取文字和图像，并用文字回答。

gemma-4-12b-it-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Google 指令微调 Gemma 4 12B 的 GGUF 量化版本，一个能读文字、图片、音频和视频并输出文字的模型，适合本地运行。

gemma-4-E2B

google · 工具包

处理文本、图片和音频输入并输出文本，是为笔记本和手机设计的小型 Gemma 4 模型。来自 Google DeepMind，有效参数 2.3B，上下文 128K。

gemma-4-31B

google · 工具包

读取文字和图片并输出文字，适合想用 Google DeepMind 最大的稠密开放权重 Gemma 4 模型做编程、推理和图片提问的开发者和研究人员。

gemma-4-31B-it-GGUF

unsloth · 工具包

通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型，支持文本和图像输入，上下文很长。适合想要强大本地推理和编程模型的开发者。

Gemma4-12B v2 Coding + Agentic Edition

yuxinlu1 · 工具包

Google Gemma 4 12B 指令模型的 GGUF 微调版本，面向编程和使用工具的智能体工作，只需约 4.5 GB 空闲内存就能离线运行。

gemma-4-E4B-it

google · 工具包

接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 的小型指令微调 Gemma 4 模型，为在笔记本和手机上运行而设计。

gemma-4-E2B-it

google · 工具包

接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 最小的指令微调 Gemma 4 模型，为手机和笔记本而设计。

gemma-4-E4B

google · 工具包

Google DeepMind 的 Gemma 4 系列中的 E4B 模型，一个能读文字、图片和音频并输出文字的开放模型，面向笔记本和手机运行而设计。

gemma-4-12B

google · 工具包

Google 的 Gemma 4 12B Unified 模型，是能读文字、图片、音频和视频并输出文字的开放模型，上下文 256K，不需要单独的编码器。适合运行本地 AI 的开发者。

gemma-4-26B-A4B-it

google · 工具包

Google 发布的经指令微调的 Gemma 4 模型，读取文字和图像并输出文字，支持可配置的思考、函数调用，上下文窗口最长 256K 词元。适合开发者和研究者。

gemma-4-31B-it

google · 工具包

Google DeepMind 推出的 31B 指令微调模型，能读文字和图片并输出文字，上下文 256K，可配置思考模式，适合在工作站或服务器上运行开放模型的开发者。

embeddinggemma-2

google · 工具包

Google DeepMind 的开源嵌入模型，把文字、代码、图片、视频和音频放进同一个 768 维向量空间，可在笔记本和手机上运行。适合构建搜索和检索的开发者。

E MiYu

yukimama · 工具包

在浏览器或你自己的电脑上运行一个 Gradio 应用，它提到 google/gemma-4-12B-it 和 E_MiYu 两个模型，并带有一个训练数据文件。README 没有说明用途，所以它做什么并不明确。

一个为搜索准备一份 Google 文档的 n8n 工作流。它把文字切成若干节，让模型为每一节写一句背景，再把每一节连同它的背景变成 Gemini 向量，存进 Pinecone。

一个分两部分的 n8n 工作流：它给 Google 表格里的每个页面拍一张基准截图，然后每周一运行。Google Gemini 把新截图和基准图对比，变化会写进一个 Linear issue。

一个手动启动的 n8n 工作流：它列出 Google Cloud Storage 存储桶里的作物照片，用 Voyage AI 做嵌入。向量被存进一个 Qdrant 集合，每次四张照片。

一个用聊天框驱动的 n8n 工作流。每条消息都发给你 LM Studio 服务器上的每个模型，Google 表格记录每条回复的耗时和可读性得分。

一个 n8n 工作流，把一张图片和一句简短的提示语发给 Google Gemini，再把它返回的框画在图片上。提示语说明要找什么，示例要找的是兔子。