gemma-4-98e-coderx-GGUF (ManniX-ITA)

独立证据与社区反馈

9 个独立来源 · 另 3 官方/转载最近验证 2026-07-22

Gemma 4 实际体验优于纸面跑分,在复杂指令遵循和多语言任务上表现突出,但不开推理时表现平庸且偶有跑偏;该 coderx 微调版以牺牲科学知识为代价换取顶尖编程能力,低比特 GGUF 量化是推荐部署路径。

• 实际体验明显优于基准跑分,复杂指令遵循能力强且不啰嗦
• Apache 2.0 许可带来真正的商业自由度,较前代 Gemma 的定制许可是一大进步
• 多语言质量确实强,德语、阿拉伯语、越南语、法语等非英语场景下优于 Qwen 3.5
• 26B-A4B 的 MoE 架构在 RTX 4090 上可达 138 tok/s 推理速度,比同家族 12B 模型快约 1.7 倍
• coderx 变体(98e)编程能力顶尖,benchmark 得分 85.71%,适合以代码为主的场景
• Gemma 4 2B 在旧硬件(RTX 2060 6GB)上比 Qwen 3.5 2B 更快、更省显存,体感接近 Qwen 3.5 9B
• 26B-A4B 在 one-shot 编程题上达到 GPT 5.2 和 Gemini 3 Pro Preview 水平
• 可产出美观的前端页面,能较好地遵循提示词结构并交付可用输出

• 不开推理时表现明显逊色,开启推理后才有质的飞跃
• 曾频繁跑偏(go off the rails),稳定性存疑
• MoE 模型(26B-A4B)实际运行速度明显慢于 Qwen 3.5 的同级 MoE 模型
• 高配变体体积较大,对本地硬件有限的用户不够友好
• 使用工具链和自定义 harness 编写代码时表现反而比 one-shot 更差
• 在前端生成任务中,打磨度、连贯性和设计需求执行上 Qwen 3.5 仍略胜一筹
• 选错硬件对应的模型变体会导致体验极差,容易误以为模型本身有问题
• coderx 变体编程能力突出但科学知识得分较低(GPQA 仅 51.01)

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可信度Q6_K 实测 HE+ 92.68%, LCB-100 99%, 下载 2.6 万