ファミリー Gemma · 4B パラメータ

Gemma 4 E4B

実効パラメータ数40億のマルチモーダルモデル(テキスト+画像+音声)。140言語。ノートPCとエッジ向け。

🇺🇸 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
  • 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
⚠
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。

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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
~14t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~40t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~100t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

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