Gemma4 26B A4B modell problémái: a QAT változat nem működik

A Google Gemma4 26B A4B modell Quantization Aware Training (QAT) változata nem működik megfelelően a felhasználók visszajelzései alapján. A Reddit LocalLLaMA közösségében többen is jelezték, hogy a modell nem képes befejezni a feladatokat, vagy gyenge teljesítményt mutat.

Az Unsloth dokumentációja is megerősíti a problémát: a QAT verzió naív konvertálása Q4_0 formátumra mindössze 70.2%-os top-1 pontosságot eredményez a 26B-A4B modell esetében. Más felhasználók is hasonlóan rossz eredményekről számoltak be, akár 45%-os elfogadási rátával, még specifikus beállításokkal is.

Kapcsolódó: Gemma 4 VLA

A modell teljesítménye

A modell pontossága és megbízhatósága kulcsfontosságú szempontok a felhasználók számára. A jelenlegi problémák miatt a felhasználók kénytelenek alternatív megoldásokat keresni.

Kapcsolódó: H2O.ai modell

A hibák okai

A pontos okokat még vizsgálják a közösségben, de a Google és az Unsloth együttműködése segíthet a probléma megoldásában. A Google Gemma4 26B A4B modell fejlesztése folyamatos, és a cég várhatóan hamarosan frissítést ad ki a QAT verzióhoz.

Kapcsolódó: Claude Opus 4.7