Gemma 4 Local Hardware MatcherLöydä oikea Gemma 4 -malliversio omaan paikalliseen laitteistoon.
Yleiskatsaus
Pääominaisuudet
- Hardwaresyvytys- ja analyysi
- Mallikoon ja kuormitusvaihtoehdot
- VRAM ja RAM -vaatimusten arvioinnit
- Kehityksen odotukset variantinomaisesti
- Tuki useille Gemma 4 -versioille
- Ohjeet CPU ja GPU-laskentajärjestelmille
Hinnat
- Malli
- Free
- Kategoria
- LLM
- Arvio
- 4.3 / 5 (6)
Käyttötapaukset
Valitse oikea Gemma 4 -variantti GPU:lle
Kehittäjät voivat nopeasti päättää, mikä Gemma 4 -koko ja muuntamissuus sopii saataville VRAM-tiliölle, jolloin voidaan välttää paikallista laskentaa ja muistin puutteita.
Suunnittele GPU-riippumattomat infarktisijaiset ratkaisut
Uudelleenkäyttäjät ilman omia GPUja voi käyttää matcheria löytääkseen Gemma 4 -variantin, joka voi käynnistää akateemisesti järjestelmän RAM:n ja CPU:n perusteella, hyvällä suhteellisella toimivuudella
Arvioi laitteeen paransi paikalliseen LLM:hen
Tutkijat voivat verrata, mitkä Gemma 4 -versioita muuttuvat saavutettaviksi eri VRAM- tai RAM-asteikoilla, auttaen tärkeitä varainkäyttöä paikallisen mallitöiden tueksi
Taista mallin laatuutta nopeuteen
Userit voivat tarkistaa suositeltavia muuntamissuuhde, jonka perusteella voidaan tehdä tuotto laadun vastaan lopputuloksentarkistuksia
Plussat ja miinukset
Plussat
- Tekee ajan säästystä mallia yhteensopivuuden arvioinnissa
- Syyttää suhteellisesti muuntamismahdollisuuksia rajoitetussa laitteistossa
- Käytettävissä sekä aloittaville että kehittäneille käyttäjille
- Avustaa pois muistin puhkeamissuuruja välttämällä
Miinukset
- Rajoittuu Gemma 4 -malliperheeseen
- Suositukset riippuvat tarkoittuneesta hardwaresyytystä
- Ei voi huomioida kaikkia aikajuoksua tai takaa-ajopohjaista
Taisteluennätys
2 taistelussa Panteonissa.
Last 2 battles
Arvostelut
Keskiarvo 6 arviosta.
Kirjaudu sisään jättääksesi arvostelun.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. Support for multiple Gemma 4 versions is exactly what I needed, and useful for both beginners and advanced users. I do wish recommendations depend on accurate hardware detection, but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Does the job
Pretty happy overall. Support for multiple Gemma 4 versions just works and useful for both beginners and advanced users. Recommendations depend on accurate hardware detection can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Skeptical, then convinced
I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on support for multiple Gemma 4 versions, and helps avoid out-of-memory failures caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and saves time evaluating model compatibility. Model size and quantization recommendations fits neatly into how we already work, and vRAM and RAM requirement estimates removed a step we used to do by hand. Recommendations depend on accurate hardware detection, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and useful for both beginners and advanced users. VRAM and RAM requirement estimates fits neatly into how we already work, and vRAM and RAM requirement estimates removed a step we used to do by hand. May not account for every runtime or backend, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and useful for both beginners and advanced users. Performance expectations per variant fits neatly into how we already work, and guidance for CPU and GPU inference removed a step we used to do by hand. Limited to the Gemma 4 model family, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Kysymykset
How to fix OOM errors when running Gemma 4 locally?
Muistin loppuminen (OOM) tarkoittaa, että malli + kontekstialue ylittävät käytettävissä olevan VRAM/ RAM -määrän. Kokeile näitä vaiheita järjestyksessä: 1) Lyhennä kontekstipituutta — käytä --ctx-size 4096 tai pienempää. 2) Käytä alhaisempaa kvantisointia — vaihda Q4_K_M:stä Q3:een tai Q2:een. 3) Pienennä mallia — käytä 26B MoE:ta 31B:n sijaan tai E4B:ta 26B:n sijaan. 4) Rajoita rinnakkaisuutta — aseta Ollamalle OLLAMA_NUM_PARALLEL=1. Gemma 4:n KV-välimuisti on erityisen suuri 256 K kontekstialueen takia, joten kontekstipituus on suurin VRAM:n kuluttaja.
Asked by Elif Yildiz · Feb 15, 2026
Voinko ajaa Gemma 4:ää puhelimellani?
Kyllä. Asenna Google AI Edge Gallery Android‑ tai iOS‑laitteelle, ja lataa sitten Gemma 4 E2B‑malli (5 B parametria, noin 3 GB). Se toimii täysin offline‑tilassa ilman API‑avainta. E4B‑malli (9 B parametria) saattaa toimia puhelimilla, joissa on yli 10 GB RAMia, mutta voi kaatua laitteilla, joissa on vähemmän. Parhaan mobiilikokemuksen saat pysymällä E2B‑mallissa.
Asked by Celia Ramirez · Jan 29, 2026
Kuinka ajaa Gemma 4:ää LM Studiossa?
Avaa LM Studio, siirry hakuvälilehdelle ja kirjoita ’gemma 4’. Näet GGUF‑tiedostot kaikille mallitasoille (E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense) eri kvantointitasoissa. LM Studio korostaa automaattisesti, mitkä versiot sopivat käytettävissä olevaan VRAMiin. Klikkaa latausta, siirry sitten chat‑välilehdelle aloittaaksesi keskustelun. LM Studio tukee myös EXL2‑formaattia NVIDIA‑GPU:ille.
Asked by Yuki Kobayashi · Jan 13, 2026
Mikä on ero Gemma 4 26B MoE:n ja 31B Dense:n välillä?
26B‑A4B MoE (Mixture of Experts) sisältää yhteensä 27 B parametria, mutta aktivoi vain noin 4 B per token. Tämä tekee siitä paljon nopeamman kuin sen koko antaisi ymmärtää – nopeus on verrattavissa 4 B malliin – mutta laatu pysyy korkeana. Se mahtuu 12–16 GB VRAMiin ja on paras valinta kuluttajahardwarelle (RTX 4070 Ti, MacBook Pro 16 GB). 31B Dense aktivoi kaikki 31 B parametria jokaisella tokenilla, tarjoten parhaan laatutason, mutta vaatii yli 20 GB VRAMia. Se sopii työasemille (RTX 4090, M‑sarja 32 GB+).
Asked by Marisol Pena · Jan 13, 2026
Tukeeko Gemma 4 EXL2-muotoa?
Kyllä. Gemma 4‑mallit (mukaan lukien 31B Dense) on yhteisön toimesta konvertoitu EXL2‑muotoon. EXL2‑tiedostot löytyvät HuggingFacesta, ja niitä voi käyttää ExLlamaV2:n kanssa nopeimman NVIDIA‑inferenssin saavuttamiseksi. EXL2 tukee joustavaa bittimäärän kvantisointia, jolloin voit hienosäätää VRAM‑/laatu‑kompromissia. Huomio: EXL2 vaatii NVIDIA‑GPU:n, jossa on CUDA – se ei tue AMD- tai Apple‑Silicon‑laitteita.
Asked by Gabriel Duarte · Jan 6, 2026
Kysy kysymys
LLM vaihtoehdot
BifrostLLMSuorituskykyinen LLM-portaalitoiminto, joka yhdistää yli tuhat mallia yhtenäisen API:han.
Latest DeepSeek R2LLMPienet- generaatioon keskittynyt arviointi- ja tiedonhaun tulevaisuus tulee DeepSeekiltä
DeepSeek V3LLMAvoin lähdekoodi -mikäli-neuvojamalli tarjoaa GPT-4 tason perustelun neljällä annoksella hintaansa edullisemmin.
Latest Grok 3 AILLMTiedonhakijasta johdonmukaisten vastausmalleista: xAI:n keskustelutietoäly mallinnetaan ajatellen
Llama 3.3LLMMeta-yhteisön avoin, monikielinen LLM, joka on optimoitu tehokkaan ja laadukkaan tekstin luomiseen.
Simple MP3 to TextLLMJohdon mukainen MP3 tiedostosta tekstiksi konversio ääntä puhtaisiin, lukukelpoisesti lukittuihin kopioksi, suoritetuille tekstikirjoituksille.
DeepSeek R1LLMAvoin lähdekoodi suuren kielen malli, jossa toiminnassa loistaa päättely, matematiikka ja koodaaminen, ja sen lisensoimaan vapauksella käytetään ja muokataan MIT-määräyksen mukaan.
OpenAI o1LLMOpenAI:n päättelyyn keskittyvä malli, joka on rakennettu monimutkaisiin, monivaiheisiin ongelmanratkaisuun.
Trending now
Biology AIKoulutuksen AITarkka avuksi koulutehtävissä - selitykset mukaan lukien
Pixtral 12B 24.09LLMAvoin multimodaalinen 12B-malli, joka käsittelee lomitetut kuvat ja teksti 128K:n kontekstin ikkunalla.
AdCrierMarkkinointi & mainontaVastineiden sponsoroiminen, maksettu per klikki.
Reducto AIAI-toimintointirakennepalvelutDokumentti-intelligentti API, joka parsitsee, jaetsee, tunnistaa OCR:in ja noutaa rakennepohjaisia tietoja monimutkaisista PDF-tiedostoista, näyttelyesitelmista ja lehtikuluista.