Open Source Top model5 kwietnia 2025

Gemma 4 E2B (2B eff)

Google DeepMind

Gemma 4 E2B – lekki model multimodalny (tekst, obraz, audio) o efektywnie 2,3B parametrach. Ma wbudowaną obsługę audio, kontekst 128K tokenów. Zastosowanie: mobilne, urządzenia brzegowe. Dostępny pod Apache 2.0.

80/ 100

70% popularności

Strona producenta

Dostępność

Open Source

Możesz uruchomić lokalnie bez opłat

Licencja

Apache-2.0

Wymagania sprzętowe

np. dowolny nowoczesny CPU/GPU

Parametry

Kontekst

128K

Szybkość

80/100

Jakość

80/100

Mocne strony

Wysoka energooszczędność, niska latencja
dobra multimodalność (tekst+obraz+audio)

Słabe strony

Mniejsza wydajność niż duże modele (mniej parametrów niż wersje Pro/Ultra)

Wyniki w kluczowych obszarach

Jakość80/100

Programowanie70/100

Matematyka70/100

Pisanie80/100

Rozumowanie80/100

Szybkość80/100

Profil umiejętności

Zastosowania

Czat i konwersacja

Codzienne rozmowy i asysta

Wizja (obraz)

Analiza i opisywanie obrazów

Programowanie

Generowanie, debugowanie i analiza kodu

Recenzje

Recenzje użytkowników

Zaloguj, by dodać recenzję

Podobne modele

Open Source Top

Llama 4 Maverick

Meta AI

100/100

Najmocniejszy model Llama 4 (17B aktywnych, 400B parametrów total), z wbudowaną multimodalnością i kontekstem 10M.

Parametry: —
Kontekst: 10.0M
Wydanie: 2025
Szybkość: 100/100

Jakość98/100

Kod

Math

Pisanie

visioncodingagents+1

Open Source Top

Llama 4 Scout

Meta AI

100/100

Model multimodalny Llama 4 Scout (17B aktywnych), oferujący rekordowe 10M kontekstowych tokenów.

Parametry: —
Kontekst: 10.0M
Wydanie: 2025
Szybkość: 60/100

Jakość97/100

Kod

Math

Pisanie

visioncodingagents+1

Open Source Top

Vicuna 70B

LLama Community

96/100

Bardzo duży model Vicuna (70B), udostępniony publicznie dla badań AI.

Parametry: —
Kontekst: 4K
Wydanie: NaN
Szybkość: 80/100

Jakość90/100

Kod

Math

Pisanie

chatcodingagents