google/gemma-4-E2B
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#3 Repository Của Tháng
#7 Repository Của Tháng
#9 Repository Của Tháng
🚀 Gemma 4 E2B: Mô hình đa phương thức mạnh mẽ từ Google DeepMind
Một phần của gia đình Gemma — các mô hình mở do Google DeepMind phát triển, hỗ trợ xử lý text, image và audio.
Gemma 4 là dòng mô hình đa phương thức (multimodal) mở do Google DeepMind xây dựng. Phiên bản E2B là một lựa chọn nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ, hỗ trợ đầu vào text, image và cả audio, phù hợp cho triển khai trên thiết bị di động và laptop. Mô hình này là một phần của bản phát hành Gemma 4 với cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128K token và hỗ trợ hơn 140 ngôn ngữ.
✨ Điểm nổi bật
- Multimodal: Hỗ trợ text, image và audio đầu vào.
- On-device tối ưu: Thiết kế cho thực thi hiệu quả trên laptop và thiết bị di động.
- Cửa sổ ngữ cảnh lớn: Hỗ trợ đến 128K token.
- Đa ngôn ngữ: Hỗ trợ hơn 140 ngôn ngữ.
- Kiến trúc MoE và Dense: Lựa chọn giữa kiến trúc Dense và Mixture-of-Experts tùy nhu cầu.
- Hỗ trợ system prompt: Hỗ trợ vai trò
systemđể điều khiển hội thoại tốt hơn. - Tính năng reasoning: Tích hợp chế độ suy nghĩ có thể cấu hình.
- Function calling: Hỗ trợ gọi hàm để xây dựng agent thông minh.
💡 Vì sao đáng chú ý
Gemma 4 E2B nổi bật nhờ sự kết hợp giữa hiệu năng mạnh mẽ và khả năng triển khai linh hoạt trên các thiết bị nhỏ. Với kiến trúc hybrid attention kết hợp sliding window và global attention, mô hình đảm bảo tốc độ xử lý cao nhưng vẫn duy trì hiệu suất tốt cho nhiệm vụ phức tạp. Đặc biệt, công nghệ Per-Layer Embeddings (PLE) giúp tối ưu số lượng tham số hiệu quả, khiến mô hình nhỏ gọn nhưng vẫn mạnh mẽ.
#AI #Multimodal #OpenSource #Gemma4 #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Qwen3.8-Flash-Next !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc....
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind !Note This model card is for the Gemma 4 12B Unified model, which is part of the Gemma 4 family of open models. Built with the same multimodal functio...