来自 Hugging Face 的 AI 项目

gemma-4-26B-A4B

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读取文字和图片并输出文字，适合想在自己的 GPU 或工作站上，用 Google DeepMind 开放权重模型做编程、推理和图片提问的开发者。

gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf

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以 4-bit GGUF 文件运行 Google 的 Gemma 4 12B 指令微调模型，使用量化感知训练制作。能读取文本和图片，适合笔记本和消费级显卡。

gemma-4-12B-it

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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

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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

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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

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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-4-12B-it-qat-GGUF

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Gemma 4 12B 的 GGUF 版本，经过量化感知训练，4-bit 副本也能保持接近 bfloat16 的质量。适合用 llama.cpp 在本地运行 Gemma 的人，附带加快输出的草稿文件。

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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。

MSEB Leaderboard

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Google 发布的 Massive Sound Embedding Benchmark 的排行榜页面，用 Gradio 搭建。适合比较声音嵌入模型的研究者。

Embedding Draw Challenge

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google 做的一个围绕 EmbeddingGemma 2 模型的 Gradio 绘画挑战。卡片没有给出规则，所以只有打开页面才能看到怎么玩。