Gemmaモデル

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Gemma 4 31Bは、Google DeepMindの、パラメータ数30.7Bのオープンなデンスモデルです。テキストと画像の入力、256Kトークンのコンテキスト長に対応し、Apache 2.0ライセンスで公開されています。

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GoogleのGemma 4 MoE。総パラメータ数は25.2B、アクティブパラメータ数は3.8Bで、256Kのコンテキスト長と画像入力に対応します。ライセンスはApache 2.0です。4Bに近い規模のモデルと同等の速度で動作します。

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Gemma 4 12Bは、Google DeepMindのエンコーダーを使わないマルチモーダルモデルです。テキスト、画像、音声、動画の入力に対応し、コンテキスト長は256K、ライセンスはApache 2.0です。

diffusiongemma-26B-A4B-it

DiffusionGemma 26B A4Bは、Google DeepMindのテキスト拡散モデルです。Gemma 4のMoEを採用し、256トークンのブロックを並列にノイズ除去して、1パスあたり15-20トークンを生成します。

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Gemma 4 E2Bは、Google DeepMindのGemma 4で最小のモデルです。実効パラメータ数は2.3Bで、テキスト、画像、音声の入力と128Kのコンテキスト長に対応します。

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Gemma 3 270Mは、Gemma 3で最小のモデルです。パラメータ数は268M、コンテキスト長は32Kで、6兆トークンのデータで学習されています。Q8_0 GGUFのファイルサイズは0.29 GBです。

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Gemma 3 1Bは、GoogleのGemma 3で最小のモデルです。パラメータ数は1B、コンテキスト長は32Kで、学習には2兆トークンを使用しています。Q4_K_MのGGUFビルドは0.81 GBです。