01O que ele sabe fazer
- Cabe na GPU integrada (1,2 GB de VRAM em Q4)
- Multimodal texto + imagem
- Licença Gemma
- Contexto de 128k em um modelo de 2B
- —Raciocínio limitado em comparação com 4B/26B
- —Modelo com acesso restrito no Hugging Face (aceitação dos termos por clique)
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 4 2B?
Para executar Gemma 4 2B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 1.2 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 4 2B 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.