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README.md

@@ -56,6 +56,13 @@ docker run -it \
 
 关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。
 
+## 预训练权重
+
+**请根据`支持的DCU型号`选择对应模型下载，FP8模型仅在BW1100/BW1101上支持，其他型号请勿使用！**
+
+|  模型名称  | 权重大小 | DCU型号  | 最低卡数需求 |         下载地址          |
+|:------:|:----:|:------:|:------:|:---------------------:|
+| gemma-4-31B-it | 31B | BW1000 |   2    | [Hugging Face](https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it) |
 
 ## 数据集
 暂无
@@ -64,7 +71,7 @@ docker run -it \
 暂无
 
 ## 推理
-### vllm
+### vLLM
 #### 单机推理
 
 ```bash
@@ -99,13 +106,9 @@ curl http://localhost:8000/v1/chat/completions   \
 ### 精度
 DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm。
 
-## 预训练权重
-|  模型名称  | 权重大小 | DCU型号  | 最低卡数需求 |         下载地址          |
-|:------:|:----:|:------:|:------:|:---------------------:|
-| gemma-4-31B-it | 31B | BW1000 |   2    | [Hugging Face](https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it) |
 
 ## 源码仓库及问题反馈
-- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/gemma-4_vllm
+- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/gemma-4
 
 ## 参考资料
 - https://github.com/google-gemma

model.properties

 # 模型唯一标识
 modelCode=2384
 # 模型名称
-modelName=Gemma-4_vllm
+modelName=Gemma-4
 # 模型描述
 modelDescription=Gemma 4 模型旨在在每个尺寸级别上都达到前沿性能，覆盖从移动和边缘设备（E2B、E4B）到消费级 GPU 和工作站（26B A4B、31B）的多种部署场景。
 # 运行过程