Могу ли я запустить Gemma 3n E4B?
Модели Gemma 3n E4B от Google нужно около 8 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 4.7 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~126 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.
Считываем характеристики вашего железа…
Заметки из практики
Gemma 3n E4B — это компактная мультимодальная модель от Google, созданная для чата и работы с изображениями; она рассчитана на тех, кому нужен толковый локальный ассистент, умеющий ещё и смотреть на картинки. Формально в ней 7.8B параметров, но это архитектура mixture-of-experts: на каждый токен активируется лишь около 4B, поэтому работает она заметно быстрее, чем подразумевает её полный размер. В 4-bit она занимает примерно 4.7 GB — это спокойно помещается в 8 GB видеопамяти карты вроде RTX 3060 с запасом, а на любом современном Mac с Apple Silicon легко ложится в общую память. Подвох MoE в том, что всю модель всё равно нужно держать в памяти, так что рассчитывайте минимум на 8 GB RAM, сколько бы экспертов ни срабатывало.
В повседневной работе ощущается шустро. На RTX 3060 12GB можно ожидать около 126 токенов в секунду в 4-bit, а 4090 разгоняет это примерно до 353 — обе цифры заметно выше скорости чтения; M-series Max держится около 144, и даже чистый CPU на DDR5 выдаёт около 21, чем вполне можно пользоваться, если вы не спешите. Работа с изображениями — это и есть главная причина брать её вместо текстовой модели такого же размера. Контекст ограничен 32K: этого хватает для чата и вопросов по документам, но как тягач для длинного контекста модель не годится. Если заполнить это окно, суммарный расход памяти поднимается примерно до 8.8 GB, поэтому на карте с 8 GB держите рабочий контекст умеренным.
В сравнении с Llama 3.1 8B — очевидной текстовой альтернативой в этом классе — Gemma 3n E4B обычно жертвует частью глубины рассуждений ради двух вещей, которые Llama при таком же размере предложить не может: нативного понимания изображений и преимущества MoE в скорости. Если нужен только текст, Gemma 3 4B — более лёгкий вариант, а Llama 3.1 8B — более надёжный выбор для чистого чата. Сильная сторона Gemma 3n E4B в том, что это действительно пригодная для работы модель vision-and-chat, которая всё ещё умещается в 8 GB. Замечание по лицензии: лицензия Gemma — open-weight, а не open-source, со своими условиями использования от Google, так что прочитайте их перед запуском в продакшн, хотя коммерческое использование разрешено.
Характеристики
Размер по квантизации
| Квантизация | Бит/вес | Загрузка | Мин. RAM | Качество |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.3 GB | 6 GB | Заметная потеря |
| Q4_K_MРекомендуется | 4.85 | 4.7 GB | 8 GB | Рекомендуется |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.5 GB | 12 GB | Высокое |
| Q8_0 | 8.5 | 8.3 GB | 12 GB | Почти оригинал |
| F16 | 16 | 15.6 GB | 24 GB | Оригинал |
Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →
Память в зависимости от длины контекста
| Контекст | KV-кэш (оценка) | Всего памяти (Q4) |
|---|---|---|
| 4K токенов | ~0.5 GB | ~5.2 GB |
| 8K токенов | ~1.0 GB | ~5.7 GB |
| 32K токенов | ~4.1 GB | ~8.8 GB |
KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.
Оценка скорости по железу
| Железо | Пропускная способность | ~Скорость |
|---|---|---|
| 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 |
Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.
Запустите локально
Проще всего через Ollama — одна команда, и можно общаться:
ollama run gemma3nИсточники и загрузки
Ollama Library
Скачайте и запустите модель одной командой.
ollama.comHugging Face
Веса модели, файлы и подробности лицензии.
huggingface.coОфициальный репозиторий на GitHub
Исходный код, релизы и issues от Google.
github.comGoogle — официальная страница
Официальная страница и документация от Google.
ai.google.dev