Gemma 4 Local Hardware MatcherGemma 4のローカルハードウェアに最も適したモデルバリエーションを発見
概要
主な機能
- ハードウェアの検出と分析
- モデルサイズと量子化レコメンド
- VRAMとRAMの要件推定
- バリエーションごとのパフォーマンス期待値
- 複数のGemma 4バージョンに対応
- CPUとGPUのインフェレンスのヒント
料金
- モデル
- Free
- カテゴリー
- カタトリアート
- 評価
- 4.3 / 5 (6)
ユースケース
適切なGemma 4バリエーションを選ぶGPUに対して
開発者は実行可能なVRAMとそのVRAMを確保するGemma 4サイズと量子化レベルを迅速に決定できる
CPUのみのインフェレンス用環境を計画する
GPU用途以外のユーザーはシステムRAMとCPUに適したGemma 4バリエーションを用いて、システムRAMとCPUの実行可能なパフォーマンス期待を得る
ローカルLLMs用ハードウェアのアップグレードを評価する
研究者はVRAMやRAMのトランジションによってどのGemma 4バージョンが使用可能になるかを確認でき、ローカルモデル向けにハードウェア投資を推奨できる
モデル質と速さのバランスをとる
ユーザーは推奨された量子化レベルの比較を実施して、出力の品質とインフェレンスのスピードのトレードオフを決定可能
メリット & デメリット
メリット
- モデル互換性評価の時間を節約
- リミテッドハードウェアに対して量子化オプションを考慮する
- 初心者と高度なユーザの両方にとても使い易い
- メモリ不足のエラーを回避する
デメリット
- Gemma 4モデルファミリーの制限下でしか機能しない
- 正確なハードウェア検出によって推奨することになる
- runtimeやバックエンドには適用が可能ではない
- 実行用メモリの不足に対しては、機能がない
バトル戦績
パンテオンで2バトルに出場。
Last 2 battles
レビュー
6件の評価の平均。
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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.
Q&A
Gemma 4をローカルで実行するときにOOMエラーを修正する方法は？
OOM（メモリ不足）エラーは、モデル + コンテキストウィンドウが利用可能なVRAM/RAMを超えていることを意味します。以下の手順を順番に試してください。 1) コンテキスト長を減らす — `--ctx-size 4096` などの短い値を指定。 2) 低い量子化を使用 — Q4_K_M から Q3 または Q2 に切り替える。 3) 小さいモデルに切り替える — 31B の代わりに 26B MoE、または 26B の代わりに E4B を使用。 4) 並列度を制限 — Ollama では `OLLAMA_NUM_PARALLEL=1` を設定。 Gemma 4 の KV キャッシュは 256K のコンテキストウィンドウのため特に大きく、コンテキスト長が VRAM の主要因です。
Asked by Elif Yildiz · Feb 15, 2026
Gemma 4はスマートフォンで動くことができますか?
はい。Google AI Edge GalleryをAndroidまたはiOSでインストールし、次にGemma 4 E2Bモデル(5 Bパラメータ、約3 GB)をダウンロードしてください。このモデルのみでオフラインで実行できます。API キーは必要としません。E4Bモデル(9 Bパラメータ)は10 GB以上のRAMを持つ電話で動作するかもしれませんが、記憶域が不足している場合にクラッシュする可能性があります。スマートフォン向けの最適な実行には、E2Bを使用することをお勧めします。
Asked by Celia Ramirez · Jan 29, 2026
LM StudioでGemma 4を実行するにはどうすればよいですか？
LM Studioを開き、検索タブで「gemma 4」と入力します。すべてのモデル階層（E2B、E4B、26B MoE、31B Dense）に対してさまざまな量子化レベルのGGUFファイルが表示されます。LM Studioは自動的に利用可能なVRAMに合わせて適合するバージョンをハイライトします。ダウンロードをクリックし、次にチャットタブに切り替えて会話を開始します。LM StudioはNVIDIA GPU向けにEXL2形式もサポートしています。
Asked by Yuki Kobayashi · Jan 13, 2026
Gemma 4 26B MoEと31B Denseの主な違いは何ですか?
26B-A4B MoEは27ビルトインパラメータを持っていますが、~4 Bしか活性化しません。これは、速度はサイズよりも速く — 比較的速さは4 Bモデルと同じ — 大質量を維持することができます。12–16 GBのVRAMで実行され、消費者向けハードウェア(RTX 4070 Ti、MacBook Pro 16 GB)に最適です。31B Denseは、31Bパラメータすべてをすべてのトークンで活性化することで、最高の品質出力を実現するが、20 GB以上のVRAMを必要とします。これはワーカーステーション(RTX 4090、Mシリーズ32 GB以上)に最適です。
Asked by Marisol Pena · Jan 13, 2026
Does Gemma 4 support EXL2 format?
はい。Gemma 4モデル（31B.Denseを含む）はコミュニティによってEXL2形式に変換されています。EXL2ファイルはHuggingFaceで利用可能であり、ExLlamaV2と組み合わせてNVIDIAで最速の推論を行うことができます。EXL2は柔軟なビットレート量子化をサポートしており、VRAM/品質のトレードオフを微調整できます。注意: EXL2ではNVIDIA GPUとCUDAが必要です。AMDまたはApple Siliconはサポートされていません。
Asked by Gabriel Duarte · Jan 6, 2026
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