ファミリー Gemma · 2B パラメータ

Gemma 4 E2B

Gemma 4 E2B:有効パラメータ2B(合計5.1B)、Q4でVRAM約3 GB(Ollamaの重みはQATで4.3 GB、デフォルトで7.2 GB)。テキストと画像に対応するマルチモーダル、128kコンテキスト、Apache 2.0。

🇺🇸 Google·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 125k tokens·公開日 2026年4月·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

01できること

長所
  • フルマルチモーダル対応、Q4 で VRAM 約3 GB(QAT 版の Ollama のモデル重みは4.3 GB)
  • CPUまたは低スペックGPUで動作
  • 128k コンテキスト
  • 思考モードを有効化可能
  • Apache 2.0(商用利用自由)
知っておくべき限界
  • —品質はE4Bおよび26Bを下回る
  • —推論ベンチマークでは、より大きなモデルと比べて限界がある
アーキテクチャ
Dense E2B(実効パラメータ数20億)· テキスト+画像のマルチモーダル · コンテキスト128k · 思考モードを設定可能
トレーニング
Gemma 4 のエッジ向け超コンパクト版。オンデバイス/モバイル向けに最適化されたアーキテクチャ。140以上の言語に対応。
おすすめの用途
モバイルエッジコンパクトなビジョンモデル低VRAMでの推論

04インストール

インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。

$ollama run gemma4:e2b
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

02必要なメモリ

このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
3 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
3.6 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
5 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
10 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 7 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Gemma 4 E2Bに必要なハードウェアは?

Gemma 4 E2BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 3 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。

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03予想速度

Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。

エントリーレベル
~20t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~55t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~130t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900