ファミリー Gemma · 2B パラメータ

Gemma 4 2B

Gemma 4の2Bベースモデル、マルチモーダル(テキスト+画像)、Gemmaライセンス、128kコンテキスト。内蔵GPUまたはRaspberry Pi 5のメモリに収まる。2026年5月リリース。

🇺🇸 Google·ライセンス Gemma·コンテキスト 125k tokens·公開日 2026年5月6日·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
  • 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
⚠
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。

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  • PDF + ファイル
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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
~35t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~100t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~200t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900