モデル情報

gemma-gguf

rahul7star · gemma-gguf

Gemma 12B FABLE CODER Addition gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1.gguf - Python coder Agent text gemma4.block_count = 48 text Input text ↓ Layer 1 ↓ Layer 2 ↓ ... ↓ Layer 48 ↓ Output probabilities text Token Score ---------------- "cat" 0.60 "dog" 0.25 "bird" 0.10 "banana" 0.05 text cat 95% dog 4% bird 1% text cat 60% dog 25% bird 10% banana 5% text cat 35% dog 28% bird 22% banana 15% text general.sampling.top_k = 64 general.sampling.top_p = 0.95 general.sampling.temp = 1.0 text Q6_K text Q2_K = very small, lower quality Q3_K Q4_K Q5_K Q6_K ← very high quality Q8_0 F16 = full precision text F16 ≈ 24 GB Q8 ≈ 13 GB Q6_K ≈ 10 GB Q5_K ≈ 8 GB Q4_K ≈ 7 GB text context_length = 262144 text attention.head_count = 16 key_length = 512 value_length = 512 text 48 Layers ┌──────────────┐ │ Layer 1 │ → 16 attention heads │ Layer 2 │ → 16 attention heads │ Layer 3 │ → 16 attention heads │ ... │ │ Layer 48 │ → 16 attention heads └──────────────┘

翻訳待ちのため原文を表示しています。

コンテキスト長非公開
入力 → 出力待核验 → 待核验
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:16:32
OVERVIEW

モデル紹介

Gemma 12B FABLE CODER Addition gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1.gguf - Python coder Agent text gemma4.block_count = 48 text Input text ↓ Layer 1 ↓ Layer 2 ↓ ... ↓ Layer 48 ↓ Output probabilities text Token Score ---------------- "cat" 0.60 "dog" 0.25 "bird" 0.10 "banana" 0.05 text cat 95% dog 4% bird 1% text cat 60% dog 25% bird 10% banana 5% text cat 35% dog 28% bird 22% banana 15% text general.sampling.top_k = 64 general.sampling.top_p = 0.95 general.sampling.temp = 1.0 text Q6_K text Q2_K = very small, lower quality Q3_K Q4_K Q5_K Q6_K ← very high quality Q8_0 F16 = full precision text F16 ≈ 24 GB Q8 ≈ 13 GB Q6_K ≈ 10 GB Q5_K ≈ 8 GB Q4_K ≈ 7 GB text context_length = 262144 text attention.head_count = 16 key_length = 512 value_length = 512 text 48 Layers ┌──────────────┐ │ Layer 1 │ → 16 attention heads │ Layer 2 │ → 16 attention heads │ Layer 3 │ → 16 attention heads │ ... │ │ Layer 48 │ → 16 attention heads └──────────────┘

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:来源未披露,须进一步核验。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。