Gemma 3n E4B IT 是谷歌推出的輕量級多模態開放模型，基於與Gemini模型相同的研究構建。該模型支持文本、音頻和視覺輸入，適用於多種任務，採用MatFormer架構實現高效參數利用。

多模態Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級開源多模態模型，本版本為12B參數的指令調優量化感知訓練模型，已轉換為MLX框架的MXFP4格式，支持文本和圖像輸入並生成文本輸出，具有128K上下文窗口和140+語言支持。

多模態Mlx

巴西範圍路由模型是一個基於Gemma 3 270M的微調微型大語言模型，專為巴西外賣服務系統設計，可作為極快速且輕量級的意圖分類器（路由）。該模型使用Unsloth進行訓練並轉換為GGUF格式。

自然語言處理Safetensors其他

這是 vanta-research/atom-v1-preview-12b 模型的量化版本，提供多種量化類型選擇，適用於對話、協作、教育等多種場景。該模型基於 Gemma 架構，支持英語語言處理。

多模態Transformers英語

這是一個基於Google Gemma 2 9B模型微調的荷蘭語患者模擬模型，專門為醫療教育場景設計。模型始終以固定的JSON結構響應，模擬一位剛做完手術正在康復的患者'瑪麗亞'，支持護理專業學生在安全環境中鍛鍊溝通和臨床推理能力。

自然語言處理Gguf其他

RealRobot_chatbot_llm是基於Gemma3n架構的專業產品人工智能模型，專門在RealRobot產品目錄的專有數據集上進行了微調。該模型能夠根據企業自身的產品數據，快速創建準確、經濟高效且可部署的專業語言模型，提供高度專業化的產品問答服務。

自然語言處理Gguf多語言

這是一個基於Google Gemma-3-4B-IT模型微調的文本生成模型，專門用於根據演示模板元數據生成多樣化且相關的搜索查詢。該模型使用LoRA適配器進行高效微調，是結構化文檔字段自適應密集檢索框架的關鍵組成部分。

自然語言處理Safetensors英語

這是一個基於Google Gemma-2B-IT基礎模型，使用PEFT（參數高效微調）和LoRA技術進行優化的文本生成模型。該模型通過參數高效的方法在保持基礎模型能力的同時，針對特定任務進行了優化。

自然語言處理Peft

YanoljaNEXT-Rosetta-27B-2511是基於Gemma3架構微調的270億參數解碼器語言模型，專門為結構化數據翻譯設計，能在保留數據結構的同時實現多語言間的高效準確翻譯。

自然語言處理Gguf多語言

這是一個基於Gemma-3模型使用內部恐怖數據集進行微調的文本生成模型，專門用於生成恐怖風格的內容。模型通過Unsloth進行調優，能夠生成從輕度到強烈程度的恐怖內容，包括長篇恐怖故事。

自然語言處理Gguf多語言

Scout是VANTA Research基於Google Gemma 3 4B Instruct架構微調的專業語言模型，在約束感知推理和自適應問題解決方面表現出色，擅長偵察式情報收集、系統問題分解和自適應解決方案生成。

自然語言處理Transformers英語

Gemma 3 27B IT QAT的MLX MXFP4量化版本，是由Google開發的輕量級開源多模態模型。該模型能夠同時處理文本和圖像輸入並生成文本輸出，擁有128K大上下文窗口，支持超過140種語言，適用於多種文本生成和圖像理解任務。

多模態Mlx

Next 12B是基於Gemma 3的120億參數多模態視覺語言模型，是土耳其最先進的開源視覺語言模型。該模型在文本和圖像理解方面表現出色，具備先進的推理和上下文感知多模態輸出能力，特別提供專業級的土耳其語支持，同時具備廣泛的多語言能力。

多模態Transformers多語言

這是基於Google Gemma-3模型進行專門微調的文本生成模型，經過訓練能夠利用外部工具生成逐步計劃。該模型在rewoo/planner_instruction_tuning_2k數據集上訓練，使用LoRA技術進行高效微調。

自然語言處理Transformers

這是一個基於🤗 Transformers的模型，已發佈至HuggingFace模型中心。由於模型卡片信息不完整，具體功能和應用場景需進一步確認。

自然語言處理Transformers

Lapa LLM v0.1.2是基於Gemma-3-12B開發的烏克蘭語處理開源大語言模型，專注於烏克蘭語的自然語言處理任務，在烏克蘭語處理方面表現出卓越性能。

多模態Transformers多語言

Mira是一個基於多個Gemma 3 27B基礎模型融合的文本生成模型，通過精心挑選的訓練數據和特定訓練方式，具備獨特的詩意文本生成能力。該模型在角色扮演和創意寫作方面表現出色，能夠根據不同的系統提示生成富有文學色彩的文本。

自然語言處理Transformers

Sungur-9B是一個專門針對土耳其語優化的文本生成模型，基於Gemma-2-9b架構，通過直接偏好優化（DPO）數據集和4位QLoRA微調技術訓練而成，能夠生成流暢且符合人類偏好的土耳其語文本。

自然語言處理Gguf其他

Lapa LLM 12B PT是基於Google Gemma 3-12B開發的開源大語言模型，專門針對烏克蘭語處理優化。由烏克蘭多所高校研究團隊開發，在烏克蘭語處理方面表現卓越，具備高效的指令微調和多模態能力。

多模態Transformers其他

基於Gemma-3-1B模型微調的摩洛哥阿拉伯語（達裡賈語）指令模型，專門針對摩洛哥地區的問答任務進行優化，能夠有效理解和生成達裡賈語內容。

自然語言處理Safetensors其他