32 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
RTX 5090
Ventajas
- Ejecuta Gemma 4 E2B Q4 nativo
- 32 GB VRAM — margen suficiente
Modelo listo para CPU
Gemma 4 E2B
40 GPUs de consumo pueden ejecutar Gemma 4 E2B en Q4 de forma nativa. Umbrales de VRAM y benchmarks precisos abajo.
40 GPUs compatibles
2B parámetros
128K contexto
Mejor opción
RTX 5090 · 32 GB VRAM Q4 nativo
Precios y disponibilidad pueden cambiar · enlace de afiliado
Javier Morales Especialista en hardware IA — 8 años de experiencia
GitHub: github.com/javier-morales-ia
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · ROCm 6 · actualizado mensualmente · metodología →
Contexto de ejecución
ARQUITECTURA TRANSFORMER
CONTEXTO 128K TOKENS
CUANTIZACIÓN 4-BIT GGUF
PROVEEDOR Google
LICENCIA Apache 2.0
Decisión de hardware
Este modelo requiere unaGPU de entrada (8 GB VRAM)
Mínimo
GTX 1660 Super
Funciona en Q4 — usable, con algo de espera
6 GB VRAM
Ver configuración compatible Equilibrado
RTX 4060 Ti 16GB
Mejor relación valor/rendimiento diario
16 GB VRAM
Ver configuración compatibleGPUs compatibles para Gemma 4 E2B
Mejores opciones por compatibilidad, margen de VRAM y valor — precios y disponibilidad pueden cambiar.
24 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
RTX 4090
Ventajas
- Ejecuta Gemma 4 E2B Q4 nativo
- 24 GB VRAM — margen suficiente
128 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
M4 Ultra
Ventajas
- Ejecuta Gemma 4 E2B Q4 nativo
- 128 GB VRAM — margen suficiente
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Cómo ejecutar este modelo
CPU vs GPU para Gemma 4 E2B →
Calculadora VRAM — compatibilidad instantánea
RTX 5090
32 GB · Ejecuta Q4 nativo · Ver disponibilidad
*Los precios y la disponibilidad pueden cambiar. Algunos enlaces son de afiliado.
Requisitos del sistema
VRAM GPU 1.1 GB GPU de entrada
RAM del sistema 16 GB
DDR4/DDR5
Almacenamiento 1 GB Q4 · SSD recomendado
CPU i7 → 25 tok/s Funciona sin GPU
VRAM por cuantización
| Cuantización | VRAM necesaria | Espacio en disco | Calidad |
|---|---|---|---|
| FP16 (calidad máxima) | 4.4 GB | 4 GB | Máxima |
| Q8 (alta calidad) | 2.2 GB | 2 GB | Casi sin pérdida |
| Q4 (recomendado) Mejor equilibrio | 1.1 GB | 1 GB | Recomendada |
| Q2 (mínimo) | 0.6 GB | 0.5 GB | Pérdida de calidad |
Detalles del modelo
| Desarrollador | |
| Parámetros | 2B |
| Ventana de contexto | 128,000 tokens |
| Licencia | Apache 2.0 |
| Casos de uso | chat, vision, reasoning |
| Lanzamiento | 2026-04 |
Instalar con Ollama
ollama run gemma4:e2b Hugging Face
google/gemma-4-E2B Requisitos técnicos
¿Tu GPU puede ejecutar Gemma 4 E2B?
Gemma 4 E2B requiere <strong class="text-primary-container">1.1 GB de VRAM</strong> en Q4. 40 GPUs de consumo cumplen este umbral. Por debajo de 8 GB o -0.8999999999999999 GB verás una latencia de offload notable.
0.6GB Mínimo crítico
1.1GB Óptimo Q4
2.2GB Alta calidad Q8
4.4GB Máximo FP16
Matriz de rendimiento de hardware
40 Q4 nativo · 0 offload
| GPU | VRAM | Compatibilidad | Velocidad est. | Acción |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 32GB | Óptimo | 300 tok/s | Calcular → |
| RTX 4090 | 24GB | Óptimo | 300 tok/s | Calcular → |
| M4 Ultra | 128GB | Óptimo | 300 tok/s | Calcular → |
| RTX 5080 | 16GB | Óptimo | 300 tok/s | Calcular → |
| M3 Ultra | 192GB | Óptimo | 284 tok/s | Calcular → |
| RTX 4080 Super | 16GB | Óptimo | 271 tok/s | Calcular → |
| RTX 5070 Ti | 16GB | Óptimo | 294 tok/s | Calcular → |
| RTX 3090 | 24GB | Óptimo | 299 tok/s | Calcular → |
| M4 Max 48GB | 48GB | Óptimo | 201 tok/s | Calcular → |
| RX 7900 XTX | 24GB | Óptimo | 300 tok/s | Calcular → |
| M4 Max 36GB | 36GB | Óptimo | 201 tok/s | Calcular → |
| RTX 4070 Ti Super | 16GB | Óptimo | 247 tok/s | Calcular → |
| RTX 3080 Ti | 12GB | Óptimo | 291 tok/s | Calcular → |
| RX 7900 XT | 20GB | Óptimo | 284 tok/s | Calcular → |
| RTX 5070 | 12GB | Óptimo | 247 tok/s | Calcular → |
| RTX 3080 | 10GB | Óptimo | 280 tok/s | Calcular → |
| M4 Pro | 24GB | Óptimo | 100 tok/s | Calcular → |
| RX 7800 XT | 16GB | Óptimo | 230 tok/s | Calcular → |
| RX 6800 XT | 16GB | Óptimo | 189 tok/s | Calcular → |
| RTX 4070 | 12GB | Óptimo | 186 tok/s | Calcular → |
| RTX 4060 Ti 16GB | 16GB | Óptimo | 106 tok/s | Calcular → |
| RX 7700 XT | 12GB | Óptimo | 159 tok/s | Calcular → |
| RTX 3070 Ti | 8GB | Óptimo | 224 tok/s | Calcular → |
| RTX 4060 Ti | 8GB | Óptimo | 106 tok/s | Calcular → |
| RTX 3070 | 8GB | Óptimo | 165 tok/s | Calcular → |
| RX 6700 XT | 12GB | Óptimo | 142 tok/s | Calcular → |
| M3 Pro | 18GB | Óptimo | 56 tok/s | Calcular → |
| RTX 3060 Ti | 8GB | Óptimo | 165 tok/s | Calcular → |
| RTX 2080 Ti | 11GB | Óptimo | 165 tok/s | Calcular → |
| RTX 3060 | 12GB | Óptimo | 133 tok/s | Calcular → |
| M2 Pro | 16GB | Óptimo | 74 tok/s | Calcular → |
| RTX 4060 | 8GB | Óptimo | 100 tok/s | Calcular → |
| Arc A770 16GB | 16GB | Óptimo | 83 tok/s | Calcular → |
| M1 Pro | 16GB | Óptimo | 74 tok/s | Calcular → |
| RX 7600 | 8GB | Óptimo | 107 tok/s | Calcular → |
| RX 6600 XT | 8GB | Óptimo | 100 tok/s | Calcular → |
| Arc A750 8GB | 8GB | Óptimo | 75 tok/s | Calcular → |
| RX 6600 | 8GB | Óptimo | 91 tok/s | Calcular → |
| RTX 3050 8GB | 8GB | Óptimo | 83 tok/s | Calcular → |
| GTX 1660 Super | 6GB | Óptimo | 123 tok/s | Calcular → |
GPUs recomendadas para Gemma 4 E2B
Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Selección Editorial
Basado en Datos
Mejores opciones por compatibilidad, margen de VRAM y valor; precios y disponibilidad pueden cambiar.
RTX 5090
32 GB VRAM
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RTX 4090
24 GB VRAM
Q4 nativo
Ver disponibilidad →
M4 Ultra
128 GB VRAM
Q4 nativo
Ver disponibilidad →
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Gemma 4 E2B — Guía de compatibilidad
Gemma 4 E2B puede ejecutarse en CPU sin GPU dedicada, algo poco habitual para un modelo de 2B. En un i7-13700K con llama.cpp Q4 alcanza 25 tok/s (cómodo para uso diario). Con GPU obtienes entre 4 y 6 veces más velocidad; revisa la calculadora de VRAM para ver los detalles.
Compara GPUs para Gemma 4 E2B
¿Qué GPU merece la pena? Especificaciones y benchmarks reales lado a lado.
Hardware compatible
GPUs que ejecutan Gemma 4 E2B en Q4, ordenadas por rendimiento en IA.
Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Basado en Datos
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Alternativas más prácticas
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