01できること
長所
- 4Bに本格的なマルチモーダル機能を搭載
- コンテキスト 128k
- ラップトップ/モバイルで実行可能
- Apache 2.0
知っておくべき限界
- —品質は12B以上のモデルに及ばない
アーキテクチャ
E4B「efficient」· 実効パラメータ数45億 / 総パラメータ数80億 · テキスト・画像・音声のマルチモーダル
トレーニング
Gemma 4のエッジ/モバイル版。
おすすめの用途
マルチモーダルエッジOn-device小さな音声
05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:e4b
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
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%
10 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
11 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
12 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
16 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 12 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。
Gemma 4 E4Bに必要なハードウェアは?
Gemma 4 E4BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 10 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5070 12GB (ASUS Prime OC) — 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。
現在のオファー: RTX 5070 12GB (ASUS Prime OC)
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外出先では: Gemma 4 E4B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
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。
04パブリックベンチマーク
スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。
MMLU Pro
69.4
LiveCodeBench v6
52
GPQA Diamond
58.6
MMMU Pro(画像認識)
52.6
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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