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
- GGUF 仓库
- unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF
- NVFP4 仓库(Blackwell)
- unsloth/gemma-4-E4B-it-NVFP4
- MLX 仓库(Apple)
- mlx-community/gemma-4-e4b-it-4bit
- 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GB | 8K 上下文GB | 32K 上下文GB | 128K 上下文(最大)GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 2估 | 3.2 | 3.6 | 5.3 |
| 2-bit | 3.8GGUF | 5 | 5.4 | 7 |
| 3-bit | 4.6GGUF | 5.8 | 6.2 | 7.8 |
| 4-bit | 5GGUF | 6.2 | 6.6 | 8.2 |
| 5-bit | 5.5GGUF | 6.7 | 7.1 | 8.7 |
| 8-bit | 8.2GGUF | 9.4 | 9.8 | 11.4 |
| BF16/FP16 | 15.1GGUF | 16.3 | 16.7 | 18.3 |
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。
| 设备 | 价格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| ¥1,2505 条挂单 | 142.5 | 128K | |
| ¥4,2004 条挂单 | 142.5 | 128K | |
| ¥5,17514 条挂单 | 78.8 | 128K | |
| Radeon RX 7900 XTX24 GB | ¥5,69412 条挂单 | 150 | 128K |
| ¥8,50013 条挂单 | 147 | 128K | |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB整机 · 128 GB | ¥19,00016 条挂单 | 47.3 | 128K |
| ¥25,0006 条挂单 | 155.8 | 128K | |
| ¥32,0007 条挂单 | 125.2 | 128K | |
| ¥43,00041 条挂单 | 50.2 | 128K | |
| MacBook Pro M5 Max 128GB整机 · 128 GB | ¥45,69410 条挂单 | 103.8 | 128K |
| Mac Studio M5 Ultra 96GB整机 · 96 GB | ¥46,00015 条挂单 | 181.3 | 128K |
| ¥51,99914 条挂单 | 236.9 | 128K | |
| ¥125,0006 条挂单 | 236.9 | 128K |
| 设备 | 价格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| ¥1,2505 条挂单 | 114.2 | 128K | |
| ¥4,2004 条挂单 | 114.2 | 128K | |
| ¥5,17514 条挂单 | 61.8 | 128K | |
| Radeon RX 7900 XTX24 GB | ¥5,69412 条挂单 | 120.5 | 128K |
| ¥8,50013 条挂单 | 118 | 128K | |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB整机 · 128 GB | ¥19,00016 条挂单 | 36.7 | 128K |
| ¥25,0006 条挂单 | 125.5 | 128K | |
| ¥32,0007 条挂单 | 99.8 | 128K | |
| ¥43,00041 条挂单 | 39 | 128K | |
| MacBook Pro M5 Max 128GB整机 · 128 GB | ¥45,69410 条挂单 | 82.1 | 128K |
| Mac Studio M5 Ultra 96GB整机 · 96 GB | ¥46,00015 条挂单 | 147.3 | 128K |
| ¥51,99914 条挂单 | 196.3 | 128K | |
| ¥125,0006 条挂单 | 196.3 | 128K |
| 设备 | 价格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| ¥1,2505 条挂单 | 74.6 | 128K | |
| ¥4,2004 条挂单 | 74.6 | 128K | |
| ¥5,17514 条挂单 | 39.2 | 128K | |
| Radeon RX 7900 XTX24 GB | ¥5,69412 条挂单 | 79.1 | 128K |
| ¥8,50013 条挂单 | 77.3 | 128K | |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB整机 · 128 GB | ¥19,00016 条挂单 | 22.9 | 128K |
| ¥25,0006 条挂单 | 82.6 | 128K | |
| ¥32,0007 条挂单 | 64.7 | 128K | |
| ¥43,00041 条挂单 | 24.4 | 128K | |
| MacBook Pro M5 Max 128GB整机 · 128 GB | ¥45,69410 条挂单 | 52.7 | 128K |
| Mac Studio M5 Ultra 96GB整机 · 96 GB | ¥46,00015 条挂单 | 98.2 | 128K |
| ¥51,99914 条挂单 | 134.7 | 128K | |
| ¥125,0006 条挂单 | 134.7 | 128K |
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?
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。
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:temperature1.0、top_p0.95、top_k64。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。
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
ollama run gemma4:e4bllama.cpp
- NVIDIA
- AMD
- Mac
- CPU
llama-server -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM
- Linux
- NVIDIA
- AMD
vllm serve google/gemma-4-E4B-itBlackwell 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。
vllm serve unsloth/gemma-4-E4B-it-NVFP4MLX
- 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。
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 |
|---|---|---|---|
| 12B | 12B | 7.1 GB | |
| 25.2B | 3.8B | 16.9 GB | |
| 30.7B | 30.7B | 18.3 GB |