- Modèle texte uniquement basé sur Gemma 4 26B IT, optimisé pour MLX sur Apple Silicon et quantifié en 4 bits, pour une taille d’environ 13 Go
- Plus intelligent que l’original, plus rapide sur la même machine, et modèle non censuré stable pour le code, l’usage d’outils et le coréen
- Un flagship texte uniquement, axé sur le traitement rapide du texte plutôt que sur le multimodal
- Amélioration à 95,8 points au quickbench (contre 91,4 pour l’original) et vitesse de génération 8,7 % plus rapide (46,2 tok/s), avec une latence de réponse nettement réduite à l’usage
- Conserve le caractère non censuré (uncensored) comme propriété centrale, tout en produisant des sorties stables pour le code, l’usage d’outils et les prompts en coréen
- Score de génération de code à 98,6 (+6,3), avec des résultats bien plus précis que l’original pour écrire et refactoriser des fonctions Python en local
- Score de prompts en coréen de 95,0 (+4,3), utilisable directement en posant des questions en coréen sans dégradation
- Meilleures performances que l’original pour le coréen et les prompts de style agent
- En tant que modèle non censuré, zéro réponse bloquée par les filtres de contenu, sans sorties instables ni corrompues
- Peut être intégré immédiatement dans des workloads / pipelines d’agents locaux pour l’automatisation de navigateur, les appels d’outils ou la planification
- Exécution :
mlx_lm.server --model Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-mlx-4bit-v2 --port 8080- Compatibilité de serving OpenAI prise en charge automatiquement, sans configuration de template supplémentaire (au contraire, fournir un chemin à
--chat-template dégrade les réponses)
- MLX 4-bit, tenseurs BF16·U32, format Safetensors
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