Gemma 2 Family — lokalny model AI od Google

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 27 czerwca 2024

Model zastąpiony. Gemma 2 Family został zastąpiony przez Gemma 4. Tę stronę zostawiamy dla odniesienia; nowsza rodzina jest lepszym punktem wyjścia. Zobacz Gemma 4 →

Zbudowany na tej samej bazie badań co Google Gemini. Gemma 2 wykorzystuje destylację wiedzy dla ekstremalnie wysokiej wydajności i kreatywnych możliwości.

Google AI

Warianty

Najmniejszy wariant Gemma 2 Family potrzebuje około 6 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.

Model	VRAM przy Q4	VRAM	Kontekst	Uruchom
Gemma 2 9B IT → 9B		~6.2 GB	8,192	`ollama run gemma2`

Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.

Jak uruchomić Gemma 2 Family lokalnie

Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.

$ollama run gemma2

Wybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.

Download Gemma 2 Family — GGUF Quantizations

Pick a quantization and open it in LM Studio, Ollama, or Jan, or download the raw .gguf file directly. Quant list and sizes resolved from Hugging Face.

Gemma 2 9B IT — GGUF quants · bartowski/gemma-2-9b-it-GGUF

Quant	Size	Download (.gguf)
Q3_K_M	3.84 GB (est.)	gemma-2-9b-it-Q3_K_M.gguf
Q4_K_M	5.43 GB (est.)	gemma-2-9b-it-Q4_K_M.gguf
Q5_K_M	6.38 GB (est.)	gemma-2-9b-it-Q5_K_M.gguf
Q6_K	7.38 GB (est.)	gemma-2-9b-it-Q6_K.gguf
Q8_0	9.56 GB (est.)	gemma-2-9b-it-Q8_0.gguf

Download in LM Studio: lms get bartowski/gemma-2-9b-it-GGUF

Want this model on your phone? You can run it on your desktop with LM Studio and chat from your iPhone or iPad over an encrypted link — see Run LM Studio Models on Your Phone (LM Link).

Licencja

Gemma TermsUżycie komercyjne dozwolone

Weights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.

Dotyczy: Gemma 2 9B IT

Polecane GPU

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Gemma 2 Family lokalnie (min. 6 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

Intel Arc B570 10GB

10 GB VRAM · 150 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Czy uruchomię Gemma 2 Family na moim GPU?

Gemma 2 Family — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Gemma 2 Family need?

Gemma 2 Family needs about 6 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Gemma 2 9B IT (6 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

Can I run Gemma 2 Family on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes — Gemma 2 Family runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.

What quantization should I use for Gemma 2 Family?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Gemma 2 Family in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.

How do I run Gemma 2 Family with Ollama?

Install Ollama, then run: ollama run gemma2. This downloads Gemma 2 Family and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.

Oficjalne linki

Google AI