This is a GGUF quantized version of LTX-2. unsloth/LTX-2-GGUF uses Unsloth Dynamic 2.0 methodology for SOTA performance. - Important layers are upcasted to higher precision. - To use the model, read our guides for ComfyUI or stable-diffusion.cpp. - Uses tooling from ComfyUI-GGUF by city96. This model card focuses on the LTX-2 model, as presented in the paper LTX-2: Efficient Joint Audio-Visual Foundation Model. The codebase is available here. LTX-2 is a DiT-based audio-video foundation model designed to generate synchronized video and audio within a single model. It brings together the core building blocks of modern video generation, with open weights and a focus on practical, local execution.
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Building upon Mistral Small 3.2 (2506), **with added reasoning capabilities**, undergoing SFT from Magistral Medium traces and RL on top, it's a small, efficient reasoning model with 24B parameters. Magistral Small can be deployed locally, fitting within a single RTX 4090 or a 32GB RAM MacBook once quantized. We highly recommend including the following system prompt for the best results, you can edit and customise it if needed for your specific use case.
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Note: This card describes MedGemma 1.5, which is only available as a 4B multimodal instruction-tuned variant. For information on MedGemma 1 variants, refer to the MedGemma 1 model card. MedGemma is a collection of Gemma 3 variants that are trained for performance on medical text and image comprehension. Developers can use MedGemma to accelerate building healthcare-based AI applications. MedGemma 1.5 4B expands support for several new medical imaging and data processing applications, including:
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Note: This card describes MedGemma 1.5, which is only available as a 4B multimodal instruction-tuned variant. For information on MedGemma 1 variants, refer to the MedGemma 1 model card. MedGemma is a collection of Gemma 3 variants that are trained for performance on medical text and image comprehension. Developers can use MedGemma to accelerate building healthcare-based AI applications. MedGemma 1.5 4B expands support for several new medical imaging and data processing applications, including:
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MedGemma is a collection of Gemma 3 variants that are trained for performance on medical text and image comprehension. Developers can use MedGemma to accelerate building healthcare-based AI applications. MedGemma currently comes in three variants: a 4B multimodal version and 27B text-only and multimodal versions. Both MedGemma multimodal versions utilize a SigLIP image encoder that has been specifically pre-trained on a variety of de-identified medical data, including chest X-rays, dermatology images, ophthalmology images, and histopathology slides. Their LLM components are trained on a diverse set of medical data, including medical text, medical question-answer pairs, FHIR-based electronic health record data (27B multimodal only), radiology images, histopathology patches, ophthalmology images, and dermatology images. MedGemma 4B is available in both pre-trained (suffix: `-pt`) and instruction-tuned (suffix `-it`) versions. The instruction-tuned version is a better starting point for most applications. The pre-trained version is available for those who want to experiment more deeply with the models.
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MedGemma is a collection of Gemma 3 variants that are trained for performance on medical text and image comprehension. Developers can use MedGemma to accelerate building healthcare-based AI applications. MedGemma currently comes in two variants: a 4B multimodal version and a 27B text-only version. MedGemma 27B has been trained exclusively on medical text and optimized for inference-time computation. MedGemma 27B is only available as an instruction-tuned model. MedGemma variants have been evaluated on a range of clinically relevant benchmarks to illustrate their baseline performance. These include both open benchmark datasets and curated datasets. Developers can fine-tune MedGemma variants for improved performance. Consult the Intended Use section below for more details.
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Unsloth Dynamic 2.0 achieves superior accuracy & outperforms other leading quants. **Model documentation:** MedGemma * Model on Google Cloud Model Garden: MedGemma * Model on Hugging Face: MedGemma * GitHub repository (supporting code, Colab notebooks, discussions, and issues): MedGemma * Quick start notebook: GitHub * Fine-tuning notebook: GitHub * Concept applications built using MedGemma: Collection * Support: See Contact * License: The use of MedGemma is governed by the Health AI Developer Foundations terms of use.
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