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
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.3 GB | 6 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 4.7 GB | 8 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.5 GB | 12 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 8.3 GB | 12 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 15.6 GB | 24 GB | Original |
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
| Contexto | Cache 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
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| 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 |
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 gemma3nFontes e downloads