Gemma 4 E4B のローカル実行に必要なVRAMは？
動かせるデバイスを見るGemma 4 E4B は 8B パラメータの Dense モデルです。Q4 量子化では最低 7GB、8K コンテキストなら 8GB のVRAMを推奨します。収まる最も安いデバイスは GeForce RTX 2080 Ti ですが、中古価格のデータはまだなく、推定 82.4 tokens/s です。
Gemma 4 E4B のバージョン情報
Gemma 4 E4B の量子化・コンテキスト別の必要VRAM
8K 時の合計| 量子化 | 重みサイズGB | 8K 時の合計GB | 32K 時の合計GB | 128K 時の合計GB |
|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 5GGUF | 6.1 | 8.1 | 16 |
| Q5_K_M | 5.5GGUF | 7.1 | 9 | 16.9 |
| Q8_0 | 8.2GGUF | 9.9 | 11.9 | 19.8 |
| FP16 | 15.1GGUF | 17.3 | 19.3 | 27.1 |
合計 = 重み + KV キャッシュ（FP16）+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 128K を超えるコンテキストは「—」と表示します。
Gemma 4 E4B を動かせるGPUは？
Q4_K_M・8K コンテキスト・eBayの中古価格の安い順
判定基準：重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し（VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ）、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。
Ollama / llama.cpp / vLLM で Gemma 4 E4B を起動する
Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。
llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。
llama-server -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ（通常は複数枚）が必要です。
vllm serve google/gemma-4-E4B-it
ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法
よくある質問
Gemma 4 E4B にはどれくらいのVRAMが必要ですか？
Q4_K_M・8K コンテキストでは Gemma 4 E4B に約 7GB のVRAMが必要で、8GB あれば余裕があります。
Gemma 4 E4B を動かせる最も安いGPUは？
GeForce RTX 2080 Ti です。VRAM 11GB、推定 82.4 tokens/s。このデバイスの中古価格データはまだありません。
Gemma 4 E4B は Ollama で動かせますか？
まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。