← Todos os modelosVERIFICAÇÃO DE MODELO

Posso rodar o Gemma 3n E4B?

O Gemma 3n E4B, da Google, precisa de cerca de 8 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 4.7 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~126 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Gemma 3n E4B é o modelo multimodal pequeno do Google, feito para chat e visão, e mira direto em quem quer um assistente local competente que também consiga enxergar imagens. No papel ele traz 7.8B de parâmetros, mas é um design mixture-of-experts: só cerca de 4B ativam por token, então ele roda bem mais rápido do que o tamanho total sugere. Em 4-bit fica em torno de 4.7 GB, o que cabe numa GPU de 8 GB como a RTX 3060 com folga, e se acomoda tranquilamente na memória unificada de qualquer Mac com Apple Silicon recente. O detalhe do MoE é que você ainda precisa manter o modelo inteiro na memória, então conte com pelo menos 8 GB de RAM, não importa quão poucos experts disparem.

No dia a dia ele parece ágil. Numa RTX 3060 12GB dá para esperar cerca de 126 tokens por segundo em 4-bit, e uma 4090 leva isso a uns 353, ambos muito acima da velocidade de leitura; um M-series Max fica perto de 144, e até CPU pura em DDR5 entrega cerca de 21, utilizável se você não estiver com pressa. O lado de visão é o verdadeiro motivo para escolhê-lo em vez de um modelo só de texto desse tamanho. O contexto chega no máximo a 32K, o que é confortável para chat e perguntas sobre documentos, mas não é um cavalo de batalha para contexto longo. Encha essa janela e a memória total sobe para cerca de 8.8 GB, então numa placa de 8 GB mantenha o contexto de trabalho modesto.

Diante do Llama 3.1 8B, a alternativa óbvia só de texto na sua categoria, o Gemma 3n E4B geralmente troca alguma profundidade bruta de raciocínio por duas coisas que o Llama não oferece nesse tamanho: entendimento nativo de imagens e a vantagem de velocidade do MoE. Se você só precisa de texto, o Gemma 3 4B é o irmão mais leve e o Llama 3.1 8B a aposta mais segura para chat puro. O destaque do Gemma 3n E4B é ser um modelo de visão e chat genuinamente utilizável que ainda cabe em 8 GB. Uma observação sobre licenciamento: a licença Gemma é open-weight, não open-source, com termos de uso próprios do Google, então leia-os antes de colocar em produção, embora o uso comercial seja permitido.

Especificações

Parâmetros7.8B (4B ativos)
Janela de contexto32K tokens
FornecedorGoogle
LicençaGemma
Lançamento2025-06
Ideal paraChat, Visão

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.353.3 GB6 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.854.7 GB8 GBRecomendada
Q5_K_M5.655.5 GB12 GBAlta
Q8_08.58.3 GB12 GBQuase original
F161615.6 GB24 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória total (Q4)
4K tokens~0.5 GB~5.2 GB
8K tokens~1.0 GB~5.7 GB
32K tokens~4.1 GB~8.8 GB

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~126 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~353 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~35 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~95 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~144 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~21 tok/s

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run gemma3n

Perguntas frequentes

Requisitos de sistema do Gemma 3n E4B — Posso rodar localmente?