Gemma 4 E4B — 显存、速度与本地部署
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
The 'Efficient 4B' (~8B total params, ~4.5B effective compute) is Gemma 4's sweet spot for 6–8 GB VRAM GPUs. Supports text + image + audio input natively. Scores higher than Gemma 3 12B on MMLU despite using far less effective compute — thanks to improved training data and the new multimodal encoder. Ideal for developers who want image OCR, voice transcription, and reasoning all in one model.
Gemma 4 E4B 在 Q4 (QAT) 下约需 6 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 | 3.4 GB | ~154 tok/s | 可运行 | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 4.2 GB | ~133 tok/s | 可运行 | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 5.6 GB | ~107 tok/s | 可运行 | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 6.5 GB | ~95 tok/s | 可运行 | |
| Q6_K 6.56 bpw | 7.4 GB | ~86 tok/s | 可运行 | |
| Q8_0 8.50 bpw | 9.3 GB | ~70 tok/s | 可运行 | |
| F16 16.00 bpw | 16.8 GB | ~41 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 E4B 显存计算器 →
运行 Gemma 4 E4B
目录中能运行 Gemma 4 E4B 的最便宜 GPU 是 Intel Arc B570 (10 GB).
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如何运行 Gemma 4 E4B
安装 Ollama，然后运行：
ollama run gemma4:e4b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
- 8 Billion (~4.5B effective)
- 上下文窗口
- 128,000
- 架构
- Dense Transformer + Multimodal Encoder (image + audio, per-layer embeddings)
- 提供商
- 许可证
- Apache 2.0
- 规格量化
- Q4 (QAT)
- 系统内存
- 12 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 | 79.8 / 100 % | 已发布 |
| HumanEval | 72.4 / 100 % | 已发布 |
| MATH | 58.3 / 100 % | 已发布 |
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Gemma 4 E4B — 常见问题
How much VRAM does Gemma 4 E4B need?
About 6 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 E4B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. Gemma 4 E4B needs about 6 GB at Q4 (QAT), inside a 24 GB card, at an estimated 107 tokens/sec.
How do I run Gemma 4 E4B locally?
Install Ollama and run `ollama run gemma4:e4b`. 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.