Gemma 4 — lokalny model AI od Google
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Czwarta generacja otwartych modeli Google, wydana na początku 2026 roku. Gemma 4 znacząco poprawia rozumowanie, kodowanie i możliwości wielojęzykowe, zachowując przyjazny dla sprzętu profil VRAM. Warianty 1B i 4B działają na telefonach i budżetowych GPU; 27B konkuruje z modelami klasy 70B.
Warianty
Najmniejszy wariant Gemma 4 potrzebuje około 4 GB VRAM przy Q4 (QAT) — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 E2B → 2B (Efficient) | ~3.9 GB | 128,000 | ollama run gemma4:e2b | |
| Gemma 4 E4B → 4B (Efficient) | ~5.6 GB | 128,000 | ollama run gemma4:e4b | |
| Gemma 4 26B-A4B → 26B (4B active, MoE) | ~16.5 GB | 256,000 | ollama run gemma4:26b-a4b | |
| Gemma 4 31B → 31B | ~19.5 GB | 256,000 | ollama run gemma4:31b | |
| Gemma 4 12B (Unified) → 12B | ~8 GB | 128,000 | ollama run gemma4:12b |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić Gemma 4 lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
ollama run gemma4:e2bWybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: Gemma 4 E2B, Gemma 4 E4B, Gemma 4 26B-A4B, Gemma 4 31B, Gemma 4 12B (Unified)Polecane GPU
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Gemma 4 lokalnie (min. 4 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).
Czy uruchomię Gemma 4 na moim GPU?
- Gemma 4 na AMD Radeon RX 7800 XT
- Gemma 4 na AMD Radeon RX 7900 XT
- Gemma 4 na AMD Radeon RX 7900 XTX
- Gemma 4 na AMD Radeon RX 9060 XT 16GB
- Gemma 4 na AMD Radeon RX 9060 XT 8GB
- Gemma 4 na AMD Radeon RX 9070
- Gemma 4 na AMD Radeon RX 9070 XT
- Gemma 4 na Apple M1
- Gemma 4 na Apple M1 Pro
- Gemma 4 na Apple M2
- Gemma 4 na Apple M2 Pro
- Gemma 4 na Apple M3
- Gemma 4 na Apple M3 Pro
- Gemma 4 na Apple M4
- Gemma 4 na Apple M4 Pro
- Gemma 4 na Apple M5
- Gemma 4 na Intel Arc B570
- Gemma 4 na Intel Arc B580
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB)
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 3070
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 3090
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 4060
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 4070
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Super
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 4080
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 4080 Super
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 4090
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 5060
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 8GB
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 5070
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 5080
- Gemma 4 na NVIDIA GeForce RTX 5090
Gemma 4 — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Gemma 4 need?
Gemma 4 needs about 4 GB VRAM at Q4 (QAT) quantization for its smallest variant. Variants: Gemma 4 E2B (4 GB, Q4 (QAT)); Gemma 4 E4B (6 GB, Q4 (QAT)); Gemma 4 26B-A4B (16 GB, Q4_K_M); Gemma 4 31B (20 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run Gemma 4 on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — Gemma 4 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 (QAT).
What quantization should I use for Gemma 4?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Gemma 4 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 4 with Ollama?
Install Ollama, then run: ollama run gemma4:e2b. This downloads Gemma 4 and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.