Gemma 4 E4B
Google
Code Multilingual Thinking Tool Calls Vision
Gemma 4 E4B è il modello denso edge Effective 4B di Google DeepMind, derivato dalla ricerca Gemini per il deployment su dispositivi ed embedded. Raggiunge 69,4 su MMLU-Pro, 42,5 su AIME 2026 e 52,0 su LiveCodeBench v6, offrendo un ragionamento solido in un formato compatto. Nativamente multimodale, elabora testo, immagini e audio con capacità integrate di ragionamento e chiamata di strumenti su una finestra di contesto da 128K token. Rilasciato con licenza Apache 2.0, richiede solo circa 5 GB di VRAM in Q4, rendendolo ideale per il deployment self-hosted su GPU consumer e dispositivi edge.
Configurazione hardware
Facoltativo — per raccomandazioni di distribuzione precise
| Quantizzazione | Qualità | Dimensione | Adeguatezza |
|---|---|---|---|
| FP16 | Piena precisione | 14.02 GB | — |
| BF16 | Piena precisione | 14.02 GB | — |
| Q8_0 | Alta | 7.48 GB | — |
| Q8_K_XL | Alta | 8.06 GB | — |
| Q6_K | Alta | 6.59 GB | — |
| Q6_K_XL | Alta | 6.95 GB | — |
| Q5_K_M | Media | 5.11 GB | — |
| Q5_K_S | Media | 5.03 GB | — |
| Q5_K_XL | Media | 6.19 GB | — |
| Q4_K_M | Media | 4.97 GB | — |
| Q4_K_S | Media | 4.51 GB | — |
| Q4_K_XL | Media | 4.75 GB | — |
| IQ4_NL | Media | 4.5 GB | — |
| IQ4_XS | Media | 4.39 GB | — |
| Q4_0 | Media | 4.5 GB | — |
| Q4_1 | Media | 4.73 GB | — |
| Q3_K_M | Bassa | 3.78 GB | — |
| Q3_K_S | Bassa | 3.6 GB | — |
| Q3_K_XL | Bassa | 4.25 GB | — |
| IQ3_XXS | Bassa | 3.45 GB | — |
| Q2_K_XL | Bassa | 3.49 GB | — |
| IQ2_M | Bassa | 3.29 GB | — |
Ultimo aggiornamento: 3 aprile 2026