01できること
長所
- 内蔵GPUに収まる(Q4でVRAM 1.2 GB)
- テキストと画像のマルチモーダル
- Gemma ライセンス
- 2Bで128kコンテキスト
知っておくべき限界
- —4B/26Bと比べて推論能力が限られる
- —Hugging Face上のアクセス制限付きモデル(クリック操作による同意が必要)
アーキテクチャ
Gemma 4ベース · 2BのDenseモデル · テキスト+画像のマルチモーダル · 128kコンテキスト
トレーニング
GoogleのGemma 4ファミリーに属する2Bのマルチモーダルベースモデル。エッジデバイス/ノートPC向けに学習されています。
おすすめの用途
モバイルエッジコンパクトなマルチモーダルOn-device
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
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%
1.2 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
1.4 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
2.1 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
4 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 2.6 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。
Gemma 4 2Bに必要なハードウェアは?
Gemma 4 2BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 1.2 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。
現在のオファー: RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime)
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外出先では: Gemma 4 2B 〜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。
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