MT-Gen4_gemma-3-12B

---

EN

This association is designed to change the results of the aligned model in order to see the vector of changes in the result in the table.

Okay, I checked on the last model, I could add a description. Now I'll add to it a little bit.

---

GGUF

If I don't delete or forget to post it, then the GGUF probably Q6 of this model can be found here.: https://huggingface.co/{{ username }}/{{ model_name }}-Q6_K-GGUF

It is also not uncommon to find GGUF and imatrix GGUF here: mradermacher Most of the time, I use their quanta myself if possible. mradermacher/MT-Gen4_gemma-3-12B-GGUF mradermacher/MT-Gen4_gemma-3-12B-i1-GGUF

Well, sometimes he posts my models too.: Otakadelic But besides that, he is also engaged in combining models himself.

---

Information

Well, about the model itself, well, basically, it's just a combination of Gemma 3-12B, in general, nothing remarkable.

The hypothetical model itself can work with a 128k context. Images are normalized to a resolution of 896 x 896 and encoded as 256 tokens. 8192 tokens can be withdrawn at once.

---

RU

Эта объединение, с целью изменить результаты выровненой модели, для того, чтобы увидить вектор изменений результато в таблице.

Ладно на прошлой модели проверил, описание добавить смог. Теперь немного его дополню.

---

GGUF

Если я не удалю и не забуду выложить, тогда GGUF вероятно Q6 этой модели можно будете найти здесь: https://huggingface.co/{{ username }}/{{ model_name }}-Q6_K-GGUF

Также нередко GGUF и imatrix GGUF можно найти зесь: mradermacher Чаще всего я сам использую их кванты если это возможно. mradermacher/MT-Gen4_gemma-3-12B-GGUF mradermacher/MT-Gen4_gemma-3-12B-i1-GGUF

Ну и иногда он тоже выкладывает мои модели: Otakadelic Но кроме того, он ещё и сам занимается объединением моделей.

---

Информация

Ну про саму модель, ну в основном, это просто объединение Gemma 3-12B, в целом ничего примечательного.

Сама модель гипотетический может работать с контекстом 128к. Изображения нормализует в разрешение 896 x 896 и кодирует как 256 токенов. Вывести разом может 8192 токена.

MT-Gen4_gemma-3-12B is a merge of the following models using LazyMergekit:

• zelk12/MT-Gen4_gemma-3-12B_flatten
• zelk12/26_05_2025_Test_LazyMergekit_gemma-3-12B
• zelk12/MT4-gemma-3-12B

🧩 Configuration

models:
  - model: zelk12/MT-Gen4_gemma-3-12B_flatten
    #no parameters necessary for base model
  - model: zelk12/MT-Gen4_gemma-3-12B_flatten
    parameters:
      density: 0.266
      weight: 0.833

  - model: zelk12/26_05_2025_Test_LazyMergekit_gemma-3-12B
    parameters:
      density: 0.533
      weight: 0.666

  - model: zelk12/MT4-gemma-3-12B
    parameters:
      density: 0.8
      weight: 0.5

merge_method: multislerp
base_model: zelk12/MT-Gen4_gemma-3-12B_flatten
parameters:
  normalize: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "zelk12/MT-Gen4_gemma-3-12B"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])