Gemma 3n E4Bは動く？
GoogleのGemma 3n E4Bは、推奨の4bit量子化で約8 GBのRAMが必要です（ダウンロードは4.7 GB）。あなたのハードウェアを下で即チェック — データは一切ブラウザの外に出ません。 NVIDIA RTX 3060 12GBならおよそ ~126 tok/s が目安です。
ハードウェア情報を読み取っています…
実際の使用メモ
[BLOCKED] 翻訳を生成できません。元データ /tmp/llmsrc/gemma-3n-e4b.json が環境内に存在しないためです（確認済み: cat で『No such file or directory』、/tmp/llmsrc ディレクトリ自体が欠落、find / -iname 'gemma-3n-e4b*' でも該当なし）。権威ある 'facts' オブジェクトと 'en' 原文配列が無いため、保持すべき数値・ライセンス条項・注意書きの出典がありません。
提出されたテキストは翻訳ではなく英語のエラーレポートであり、日本語の編集コンテンツ・モデル仕様・数値・ライセンス警告を一切含みません。ハードルールはすべての数値（GB、tok/s、RAM、128K context、パラメータ数）とライセンス条項（例: MNPL の非商用/本番利用不可の警告）の厳密な保持を要求しており、原典なしにこれらを創作すれば虚偽の主張となり、非交渉的な正確性要件に違反します。
対応が必要です: オーケストレーション側で /tmp/llmsrc/gemma-3n-e4b.json（'facts' オブジェクトと3段落の 'en' 配列を含む）を書き出してから、この翻訳サブエージェントを再実行してください。ファイルが存在すれば、slug 'gemma-3n-e4b'、locale 'ja' として、出典に忠実な3段落の日本語訳を返します。
スペック
量子化別サイズ
| 量子化 | ビット/重み | ダウンロード | 必要RAM | 品質 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.3 GB | 6 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 4.7 GB | 8 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.5 GB | 12 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 8.3 GB | 12 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 15.6 GB | 24 GB | オリジナル |
サイズはパラメータ数×ビット/重みからの推定値です。実際のGGUFビルドとは多少異なります。 · データ更新日: 2026-06-11 · 数値の算出方法 →
コンテキスト長別の必要メモリ
| コンテキスト | KVキャッシュ（推定） | 合計メモリ（Q4） |
|---|---|---|
| 4K トークン | ~0.5 GB | ~5.2 GB |
| 8K トークン | ~1.0 GB | ~5.7 GB |
| 32K トークン | ~4.1 GB | ~8.8 GB |
KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増えます — 4Kで収まるモデルでも32Kではメモリ不足になることがあります。推定はgrouped-query attention使用時のFP16キャッシュを前提としており、実際の使用量はランタイムによって異なります。
ハードウェア別の推定速度
| ハードウェア | 帯域幅 | 速度の目安 |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~126 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~353 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~35 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~95 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~144 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~21 tok/s |
トークン生成はメモリ帯域幅に律速されます：tok/s ≈ 帯域幅 × 0.85 ÷ Q4でのモデルサイズ。実際の数値はランタイムやコンテキスト長によって変わります。
ローカルで動かす
いちばん簡単なのはOllama — コマンド1つでチャットを始められます：
ollama run gemma3n