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gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4

cklaus

NVFP4-quantized version of google/gemma-4-26B-A4B-it in **modelopt format**, optimized for vLLM on NVIDIA Blackwell (SM120) GPUs. Other available NVFP4 quantizations of this model quantize attention layers too, which causes: 1. Quality degradation from aggressive attention quantization 2. vLLM's QKV fusion scale bug (fused projections take `max()` of global scales, causing underflow) 1. Started from RedHatAI/gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4 (compressed-tensors format) 2. Dequantized all 115 self-attention projections (q/k/v/o across 30 layers) back to BF16 using FP4-E2M1 lookup table 3. Converted from compressed-tensors to modelopt format: - `weight_packed` -> `weight` (same data) - `weight_global_scale` (divisor) -> `weight_scale_2` (1/divisor) - `input_global_scale` (divisor) -> `input_scale` (1/divisor) 4. Updated quantization config to match NVIDIA's modelopt pattern with proper `exclude_modules`

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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシー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。

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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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