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

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

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

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

UZI1-GGUF是基於gemma-3-270m架構的量化版本模型，專門針對文本生成和對話任務進行了優化。該模型提供了多種量化版本，從Q2_K到f16不同精度，滿足不同硬件環境和使用需求。

自然語言處理Transformers英語

這是由PyTorch團隊開發的FP8量化版本Gemma-3-27B模型，基於google/gemma-3-27b-it進行FP8量化處理。該模型通過vLLM和Transformers兩種方式支持高效推理，在保持模型質量的同時顯著降低了內存使用並提升了推理速度。

自然語言處理Transformers英語

基於google/gemma-3-270m構建的輕量級迪維希語預訓練模型，在包含新聞文章、維基百科內容和通用網頁文本等大規模迪維希語文本數據上進行訓練，為迪維希語相關任務提供強大支持。

自然語言處理Transformers其他

Gemma-3 ActuaryEnough2是一款專為精算領域打造的AI模型，基於超過11,000個精算問答對進行微調訓練，能夠將簡單的保險問題轉化為嚴謹的精算專業語言。該模型為ActuaryEnough提供支持，以開源形式發佈供教育和研究使用。

自然語言處理Transformers英語

Gemma 3 270M是谷歌推出的輕量級多模態模型，基於與Gemini系列相同的研究技術，支持文本和圖像輸入，具有32K上下文窗口，在問答、總結、圖像理解和代碼生成等任務上提供高質量輸出。

多模態Transformers多語言

gemma3-konkani 是基於 Google Gemma-3-4B-IT 模型微調的版本，專門針對 Konkani 語言進行了優化，使用 TRL 框架進行監督微調訓練，適用於文本生成任務。

自然語言處理Peft

這是基於Google Gemma-3-270m-it微調的TiTan-Gemma3-0.27B模型的GGUF量化版本，提供多種精度選擇，適用於llama.cpp等推理引擎，在保持模型性能的同時顯著減小文件大小。

自然語言處理Gguf英語

Gemma 3 270M Instruct是Google開發的輕量級指令調優語言模型，基於270M參數規模，專為文本生成任務優化，支持中英文等多種語言。

自然語言處理Transformers

這是Google Gemma 3 270M Instruct模型的4bit DWQ量化版本，專為MLX框架優化。該模型經過指令微調，支持對話交互，採用4bit DWQ量化技術減少內存佔用，適合在Apple Silicon設備上高效運行。

自然語言處理Mlx

這是Google Gemma 3 270M模型的GGUF格式轉換版本，由NikolayKozloff轉換。該模型是一個27億參數的文本生成模型，支持高效的推理部署。

自然語言處理Transformers