Gemma 4 E2B — 显存、速度与本地部署
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
Gemma 4's most compact variant — the 'Efficient 2B' (~5.1B total params, ~2.3B effective compute via per-layer embeddings) fits in ~5 GB at Q4 and runs on phones, tablets, or any GPU with 6 GB VRAM. Supports text + image input. Outperforms Gemma 3 4B on reasoning and instruction following. Best for offline assistants, edge applications, and Raspberry Pi-style deployments.
Gemma 4 E2B 在 Q4 (QAT) 下约需 4 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上，这部分来自统一内存。
按量化级别的显存与速度
计算基准：NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。仅含权重与开销：该模型架构未公开，因此未计入 KV 缓存。
| 量化 | 显存 | 显存 | 速度（估算） | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 2.5 GB | ~195 tok/s | 可运行 | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 3 GB | ~173 tok/s | 可运行 | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 3.9 GB | ~143 tok/s | 可运行 | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 4.4 GB | ~130 tok/s | 可运行 | |
| Q6_K 6.56 bpw | 5 GB | ~118 tok/s | 可运行 | |
| Q8_0 8.50 bpw | 6.2 GB | ~99 tok/s | 可运行 | |
| F16 16.00 bpw | 11 GB | ~61 tok/s | 可运行 |
黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型，详见 方法说明页. Gemma 4 E2B 显存计算器 →
运行 Gemma 4 E2B
目录中能运行 Gemma 4 E2B 的最便宜 GPU 是 Intel Arc B570 (10 GB).
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如何运行 Gemma 4 E2B
安装 Ollama，然后运行：
ollama run gemma4:e2b规格
Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.
- 参数量
- 5.1 Billion (~2.3B effective)
- 上下文窗口
- 128,000
- 架构
- Dense Transformer + Vision Encoder (per-layer embeddings)
- 提供商
- 许可证
- Apache 2.0
- 规格量化
- Q4 (QAT)
- 系统内存
- 8 GB
- 记录更新于
- 2026-03-31
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
质量与使用场景
评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量，并非我们实测。
| 基准 | 分数 | 来源 |
|---|---|---|
| MMLU | 66.4 / 100 % | 已发布 |
| HumanEval | 58.2 / 100 % | 已发布 |
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Gemma 4 E2B — 常见问题
How much VRAM does Gemma 4 E2B need?
About 4 GB at Q4 (QAT) — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does Gemma 4 E2B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. Gemma 4 E2B needs about 4 GB at Q4 (QAT), inside a 24 GB card, at an estimated 143 tokens/sec.
How do I run Gemma 4 E2B locally?
Install Ollama and run `ollama run gemma4:e2b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.
What other sizes does Gemma 4 come in?
Gemma 4 E2B (4 GB), Gemma 4 E4B (6 GB), Gemma 4 26B-A4B (16 GB), Gemma 4 31B (20 GB), Gemma 4 12B (Unified) (8 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.