32 GB VRAM · Q4 natif Amazon
RTX 5090
Points forts
- Exécute Gemma 4 E2B en Q4 natif
- 32 GB VRAM — marge suffisante
Modèle prêt pour CPU
Gemma 4 E2B
40 GPUs grand public peuvent exécuter Gemma 4 E2B en Q4 nativement. Seuils VRAM précis et benchmarks ci-dessous.
40 GPUs compatibles
2B paramètres
128K contexte
Meilleur choix
RTX 5090 · 32 GB VRAM Q4 natif
Prix et disponibilité peuvent changer · lien affilié
Javier Morales Spécialiste matériel IA — 8 ans d’expérience
GitHub: github.com/javier-morales-ia
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · ROCm 6 · mis à jour mensuellement · méthodologie →
Contexte d’exécution
ARCHITECTURE TRANSFORMER
CONTEXTE 128K TOKENS
QUANTIFICATION 4-BIT GGUF
FOURNISSEUR Google
LICENCE Apache 2.0
Décision matérielle
Ce modèle nécessite unGPU d’entrée (8 GB VRAM)
Minimum
GTX 1660 Super
Fonctionne en Q4 — utilisable avec un peu d’attente
6 GB VRAM
Voir config compatible Équilibré
RTX 4060 Ti 16GB
Meilleur équilibre valeur/performance au quotidien
16 GB VRAM
Voir config compatibleGPUs compatibles pour Gemma 4 E2B
Meilleures options par compatibilité, marge VRAM et valeur — prix et disponibilité peuvent varier.
24 GB VRAM · Q4 natif Amazon
RTX 4090
Points forts
- Exécute Gemma 4 E2B en Q4 natif
- 24 GB VRAM — marge suffisante
128 GB VRAM · Q4 natif Amazon
M4 Ultra
Points forts
- Exécute Gemma 4 E2B en Q4 natif
- 128 GB VRAM — marge suffisante
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Comment exécuter ce modèle
CPU vs GPU pour Gemma 4 E2B →
Calculateur VRAM — vérification instantanée
RTX 5090
32 GB · Exécute Q4 nativement · Voir la disponibilité
*Les prix et la disponibilité peuvent changer. Certains liens sont affiliés.
Configuration requise
VRAM GPU 1.1 GB GPU d’entrée
RAM système 16 GB
DDR4/DDR5
Stockage 1 GB Q4 · SSD recommandé
CPU i7 → 25 tok/s Fonctionne sans GPU
VRAM par quantification
| Quantification | VRAM nécessaire | Espace disque | Qualité |
|---|---|---|---|
| FP16 (qualité maximale) | 4.4 GB | 4 GB | Maximum |
| Q8 (haute qualité) | 2.2 GB | 2 GB | Quasi sans perte |
| Q4 (recommandé) Meilleur équilibre | 1.1 GB | 1 GB | Recommandée |
| Q2 (minimum) | 0.6 GB | 0.5 GB | Perte de qualité |
Détails du modèle
| Développeur | |
| Paramètres | 2B |
| Fenêtre de contexte | 128,000 tokens |
| Licence | Apache 2.0 |
| Cas d’usage | chat, vision, reasoning |
| Sortie | 2026-04 |
Installer avec Ollama
ollama run gemma4:e2b Hugging Face
google/gemma-4-E2B Exigences techniques
Votre GPU peut-il exécuter Gemma 4 E2B ?
Gemma 4 E2B nécessite <strong class="text-primary-container">1.1 GB de VRAM</strong> en Q4. 40 GPUs grand public atteignent ce seuil. En dessous de 8 GB ou -0.8999999999999999 GB, la latence d’offload augmente fortement.
0.6GB Minimum critique
1.1GB Optimal Q4
2.2GB Haute qualité Q8
4.4GB Max FP16
Matrice de performance matérielle
40 Q4 natif · 0 offload
| GPU | VRAM | Compatibilité | Vitesse estimée | Action |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 32GB | Optimal | 300 tok/s | Calculer → |
| RTX 4090 | 24GB | Optimal | 300 tok/s | Calculer → |
| M4 Ultra | 128GB | Optimal | 300 tok/s | Calculer → |
| RTX 5080 | 16GB | Optimal | 300 tok/s | Calculer → |
| M3 Ultra | 192GB | Optimal | 284 tok/s | Calculer → |
| RTX 4080 Super | 16GB | Optimal | 271 tok/s | Calculer → |
| RTX 5070 Ti | 16GB | Optimal | 294 tok/s | Calculer → |
| RTX 3090 | 24GB | Optimal | 299 tok/s | Calculer → |
| M4 Max 48GB | 48GB | Optimal | 201 tok/s | Calculer → |
| RX 7900 XTX | 24GB | Optimal | 300 tok/s | Calculer → |
| M4 Max 36GB | 36GB | Optimal | 201 tok/s | Calculer → |
| RTX 4070 Ti Super | 16GB | Optimal | 247 tok/s | Calculer → |
| RTX 3080 Ti | 12GB | Optimal | 291 tok/s | Calculer → |
| RX 7900 XT | 20GB | Optimal | 284 tok/s | Calculer → |
| RTX 5070 | 12GB | Optimal | 247 tok/s | Calculer → |
| RTX 3080 | 10GB | Optimal | 280 tok/s | Calculer → |
| M4 Pro | 24GB | Optimal | 100 tok/s | Calculer → |
| RX 7800 XT | 16GB | Optimal | 230 tok/s | Calculer → |
| RX 6800 XT | 16GB | Optimal | 189 tok/s | Calculer → |
| RTX 4070 | 12GB | Optimal | 186 tok/s | Calculer → |
| RTX 4060 Ti 16GB | 16GB | Optimal | 106 tok/s | Calculer → |
| RX 7700 XT | 12GB | Optimal | 159 tok/s | Calculer → |
| RTX 3070 Ti | 8GB | Optimal | 224 tok/s | Calculer → |
| RTX 4060 Ti | 8GB | Optimal | 106 tok/s | Calculer → |
| RTX 3070 | 8GB | Optimal | 165 tok/s | Calculer → |
| RX 6700 XT | 12GB | Optimal | 142 tok/s | Calculer → |
| M3 Pro | 18GB | Optimal | 56 tok/s | Calculer → |
| RTX 3060 Ti | 8GB | Optimal | 165 tok/s | Calculer → |
| RTX 2080 Ti | 11GB | Optimal | 165 tok/s | Calculer → |
| RTX 3060 | 12GB | Optimal | 133 tok/s | Calculer → |
| M2 Pro | 16GB | Optimal | 74 tok/s | Calculer → |
| RTX 4060 | 8GB | Optimal | 100 tok/s | Calculer → |
| Arc A770 16GB | 16GB | Optimal | 83 tok/s | Calculer → |
| M1 Pro | 16GB | Optimal | 74 tok/s | Calculer → |
| RX 7600 | 8GB | Optimal | 107 tok/s | Calculer → |
| RX 6600 XT | 8GB | Optimal | 100 tok/s | Calculer → |
| Arc A750 8GB | 8GB | Optimal | 75 tok/s | Calculer → |
| RX 6600 | 8GB | Optimal | 91 tok/s | Calculer → |
| RTX 3050 8GB | 8GB | Optimal | 83 tok/s | Calculer → |
| GTX 1660 Super | 6GB | Optimal | 123 tok/s | Calculer → |
GPUs recommandés pour Gemma 4 E2B
Benchmarks réels
Sans avis sponsorisés
Sélection éditoriale
Basé sur les données
Meilleurs choix selon compatibilité, marge VRAM et valeur; prix et disponibilité peuvent varier.
RTX 5090
32 GB VRAM
Q4 natif
Voir disponibilité →
RTX 4090
24 GB VRAM
Q4 natif
Voir disponibilité →
M4 Ultra
128 GB VRAM
Q4 natif
Voir disponibilité →
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Gemma 4 E2B — Guide de compatibilité
Gemma 4 E2B peut s’exécuter sur CPU sans GPU dédié, ce qui est rare pour un modèle de 2B. Sur un i7-13700K avec llama.cpp Q4, il atteint 25 tok/s (confortable au quotidien). Avec un GPU, vous obtenez 4 à 6 fois plus de vitesse; consultez le calculateur VRAM pour les détails.
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Matériel compatible
GPUs qui exécutent Gemma 4 E2B en Q4, triés par score de performance IA.
Benchmarks réels
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