01O que ele sabe fazer
- 4B efetivos com alto desempenho para dispositivos móveis
- Multimodal integrado
- 140 idiomas
- Licença Gemma aberta
- —Contexto 32k
- —Pior que Gemma 3 12B em desktop
04Instalar
Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.
02Memória necessária
Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.
Qual hardware usar para Gemma 3n E4B?
Para executar Gemma 3n E4B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 4.5 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.
Links afiliados — comissão possível sem custo adicional para você, recomendação independente. Como Parceiro Amazon, QualLLM obtém lucro com compras que atendem às condições exigidas.
Em deslocamento: Gemma 3n E4B também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →
Seu ChatGPT privado e gratuito na sua máquina em 1 hora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, seus documentos, sem nuvem.
- Espaço online vitalício
- PDF + arquivos
- Atualizações vitalícias
03Velocidade estimada
Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.