Gemma 4 — Google 的本地 AI 模型

作者: Jakub Rusinowski · 最后更新:

Google第四代开源模型系列,2026年初发布。Gemma 4在保持友好硬件要求的同时,大幅提升推理、编程和多语言能力。1B和4B变体可在手机和入门GPU上运行;27B与70B级模型一争高下。

变体

Gemma 4 最小的变体在 Q4 (QAT) 下约需 4 GB 显存——量化权重加框架开销,不含 KV 缓存。

模型显存
Gemma 4 E2B →
2B (Efficient)
~3.9 GB
Gemma 4 E4B →
4B (Efficient)
~5.6 GB
Gemma 4 26B-A4B →
26B (4B active, MoE)
~16.5 GB
Gemma 4 31B →
31B
~19.5 GB
Gemma 4 12B (Unified) →
12B
~8 GB

显存为 Q4_K_M 下的量化权重加开销,与 GPU 与显存检测器使用同一引擎计算。

如何在本地运行 Gemma 4

安装 Ollama,然后拉取标签。

ollama run gemma4:e2b

在上方选择一个尺寸,查看它自己的显存、速度估算和安装命令。

许可证

Apache-2.0允许商业使用

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

适用于: Gemma 4 E2B, Gemma 4 E4B, Gemma 4 26B-A4B, Gemma 4 31B, Gemma 4 12B (Unified)

推荐 GPU

目录中能在本地运行 Gemma 4(至少 4 GB 显存)的最便宜 GPU 是 Intel Arc B570 (10 GB).

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Intel Arc B570 10GB
10 GB VRAM · 150 W board power
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我的 GPU 能运行 Gemma 4 吗?

Gemma 4 — 常见问题

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.