Gemma 4 E2B

语言 Google 部分核实
  • 输入 输入模态: 文本图像音频 输出 输出模态: 文本
  • 推理
  • 可关闭推理
  • 工具调用
  • 开放权重

价格

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详细规格

许可证
apache-2.0
模型家族
gemma-e2b

Google 的页面未说明:最长输入, 推理档位, 最大思考预算, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 别名。

本地运行

权重: google/gemma-4-E2B
  • 参数 5.1B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 35
  • 每 token 的 KV 缓存 35 KB
  • 配置位置数 128K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 125K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 原生 BF16 (自动) 8K 上下文 49–73 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 10.1 GB (权重 9.5(官方文件) + KV 缓存 0.1 + 开销 0.5)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
49–73 tok/s
最长上下文
125K (模型上限)
首 token
2K 提示约 0.17–0.25 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方9.5 GB≈ 10.1流畅 49–73 tok/s125K
Q8_05.1 GB≈ 5.6流畅 91–137 tok/s125K
FP84.8 GB≈ 5.3流畅 97–145 tok/s125K
Q6_K3.9 GB≈ 4.5流畅 118–177 tok/s125K
Q5_K_M3.4 GB≈ 4.0流畅 136–203 tok/s125K
Q5_03.3 GB≈ 3.8流畅 140–210 tok/s125K
Q4_K_M2.9 GB≈ 3.5流畅 158–237 tok/s125K
Q4_02.7 GB≈ 3.3流畅 171–256 tok/s125K
IQ4_XS2.5 GB≈ 3.1流畅 180–270 tok/s125K
Q3_K_M质量下降明显2.3 GB≈ 2.9流畅 196–293 tok/s125K
IQ3_XXS质量下降明显1.8 GB≈ 2.4流畅 248–372 tok/s125K
Q2_K质量下降明显1.8 GB≈ 2.4流畅 253–379 tok/s125K
IQ2_XXS质量下降明显1.2 GB≈ 1.8流畅 362–543 tok/s125K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 3080;统一内存 Apple M5 · 16 GB。

运行命令

vLLM
vllm serve google/gemma-4-E2B --max-model-len 8192
微调需要多少显存
全参≈ 79.1 GB你的配置放不下
LoRA≈ 12.4 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 5.6 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

这个模型还没有出现在我们引用的任何排行榜上。

暂无变更记录。

来源

Google 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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