LLM EU
Meniu
Modele

Gemma 4 E2B It

Google DeepMind

Doar în catalog Ponderi deschise

Ultima revizuire:

Suveranitate și găzduire

Doar în catalog

Acest model este catalogat ca referință. Nu este găzduit încă pe LLM EU și niciun endpoint propriu nu îl servește aici. Cererile către el merg direct la furnizor, conform termenilor acelui furnizor.

Rezumat

Checkpoint-ul este "instruction-tuned" și include un șablon de chat. Gemma 4 E2B It este publicat de Google DeepMind ca "open weights" cu 5.1B parametri sub licența Apache-2.0. Acesta preia audio și scrie text. Configurația publicată nu înregistrează o fereastră de context, deci acest card nu conține una. Repozitoriul a fost creat în martie 2026 și este oglindit pe Hugging Face. Cardul este doar de catalog: LLM EU nu rulează acest model. Editorul nu menționează acoperirea lingvistică pe pagina modelului.

Specificații

Furnizor
Google DeepMind (US)
Fereastră de context
Neverificat: furnizorul nu a documentat această afirmație.
Parametri
5.1B
Modalități
text, vision, audio
Licență
apache-2.0 · licence
Ponderi deschise
yes
Data lansării
02 mar. 2026
Sarcini
Suport multilingv, Cost redus, Viziune

Limbi

Puternic: —

Adecvat: —

Puternic

    Adecvat

      Neverificat: furnizorul nu a documentat această afirmație. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

      Când se folosește

      Puncte forte

      • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
      • Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
      • at 5.1B parameters it fits on a single accelerator
      • instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
      • speech recognition runs locally, so audio never leaves the operator premises

      Limitări

      • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
      • no evaluation has been run by LLM EU
      • the published configuration records no context window, so the card carries none
      • at 5.1B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
      • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model