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Gemma 4 E4B 如何本地部署?

Gemma 4 E4B 是 Google 2026 年 4 月发布的端侧小模型,能直接输入图片和 30 秒以内的音频,8GB 显卡就能跑。名字里的 E 指「有效参数」:算上每层专用的嵌入表共 8B,真正参与计算的约 4.5B。4-bit 加 32K 上下文约 6.6 GB,开满 128K 也只要约 8.2 GB。

Gemma 4 E4B 模型信息

  • 4-bit 最低显存7 GB · 8K
  • 参数量8B
  • 上下文上限128K
架构
稠密
许可证
Apache-2.0
发布日期
2026年4月2日
厂商
Google DeepMind
Hugging Face 仓库
google/gemma-4-E4B-it
NVFP4 仓库(Blackwell)
unsloth/gemma-4-E4B-it-NVFP4
Ollama 标签
gemma4:e4b
层数
42
隐藏维度
2,560
KV 头
2
头维度
256

Gemma 4 E4B 本地部署需要多少显存?

量化权重体积GB8K 上下文GB32K 上下文GB128K 上下文(最大)GB
1-bit2估3.23.65.3
2-bit3.8GGUF55.47
3-bit4.6GGUF5.86.27.8
4-bit5GGUF6.26.68.2
5-bit5.5GGUF6.77.18.7
8-bit8.2GGUF9.49.811.4
BF16/FP1615.1GGUF16.316.718.3

详细计算规则可在数据方法页查看。

单卡能跑 Gemma 4 E4B 吗?

几乎任何独立显卡都能跑,真正要选的是量化档。4-bit 连 8K 上下文都算上才约 6 GB,显存在这里不是问题,就没必要为了省地方压到 4-bit:8-bit 开满 128K 约 11.4 GB,12GB 的卡就放得下,RTX 5060 Ti 16GB 上每秒约 39 个 token,比人读字快得多。16GB 卡还能直接跑不压缩的原版,只是上下文开不满。它名义上 8B,但有一大块参数只是查表用的,每个字真正参与计算的约 4.5B,实际速度往往比估算的更快。

闲鱼
设备价格速度 t/s最大上下文
Tesla V100 16GB16 GB¥1,2505 条挂单114.2128K
Tesla V100 32GB32 GB¥4,2004 条挂单114.2128K
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16 GB¥5,17514 条挂单61.8128K
Radeon RX 7900 XTX24 GB¥5,69412 条挂单120.5128K
GeForce RTX 309024 GB¥8,50013 条挂单118128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB整机 · 128 GB¥19,00016 条挂单36.7128K
GeForce RTX 409024 GB¥25,0006 条挂单125.5128K
RTX A600048 GB¥32,0007 条挂单99.8128K
DGX Spark 128GB整机 · 128 GB¥43,00041 条挂单39128K
MacBook Pro M5 Max 128GB整机 · 128 GB¥45,69410 条挂单82.1128K
Mac Studio M5 Ultra 96GB整机 · 96 GB¥46,00015 条挂单147.3128K
GeForce RTX 509032 GB¥51,99914 条挂单196.3128K
RTX PRO 600096 GB¥125,0006 条挂单196.3128K

只列常见的显卡和整机,50B 以下和以上的模型各一组,按价格从低到高。

本地部署 Gemma 4 E4B 要注意什么?

  1. E4B 的「E」

    E4B 的每一层都有自己的一张嵌入表,这些表很大,但生成时只是查表、每个字只用到其中几行,真正参与计算的只有约 4.5B,所以官方叫它「有效 4B」。本站的显存和速度都按 8B 估算,实际生成可能比表里的速度快一些。

  2. 思考默认关闭

    思考默认是关的,在系统提示词开头加 <|think|> 才会开启(Transformers 里对应 enable_thinking=True,llama.cpp 的对话模板也会替你处理)。关掉思考时它直接给答案,不像 12B 以上的型号还会输出一个空的思考块。官方采样参数各用途通用:temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 64。

  3. 图片和音频怎么喂

    图片放在文字前面,音频放在文字后面;音频最长 30 秒,视频按每秒 1 帧、最长 60 秒。图片可以选用多少个 token 来表示(70 到 1120 几档):做 OCR、读小字用高档,分类和看视频用低档。llama.cpp 从 2026 年 4 月 12 日起支持 Gemma 4 的音频输入。

  4. 能力边界

    它的知识和常识不错:Google 模型卡里,E4B 的 MMLU Pro 是 69.4,略高于上一代 Gemma 3 27B 不开思考时的 67.6。但难推理题明显不如大一档的模型,GPQA Diamond 只有 58.6,12B 是 78.8。它更适合语音转写、看图问答和笔记本上的轻量助手。

启动命令

Ollama

  • Windows
  • macOS
  • Linux
终端
ollama run gemma4:e4b

llama.cpp

  • NVIDIA
  • AMD
  • Mac
  • CPU
终端
llama-server -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192

vLLM

  • Linux
  • NVIDIA
  • AMD
原版权重
终端
vllm serve google/gemma-4-E4B-it
NVFP4 · Blackwell

Blackwell 显卡(RTX 50 系、RTX PRO 6000、B200)能原生跑 NVFP4 权重,体积约为原版的三成。

终端
vllm serve unsloth/gemma-4-E4B-it-NVFP4

MLX

  • Apple 芯片

能看图的模型用 mlx-vlm:Mac 上先 pip install mlx-vlm,这条命令会从 Hugging Face 下载 MLX 权重并启动服务。

终端
mlx_vlm.server --model mlx-community/gemma-4-e4b-it-4bit

量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法

Gemma 家族的其他模型

模型总参数激活参数4-bit 模型大小
Gemma 4 12B稠密12B12B7.1 GB
Gemma 4 26B A4BMoE25.2B3.8B16.9 GB
Gemma 4 31B稠密30.7B30.7B18.3 GB

关于 Gemma