Gemma 4 Local Hardware Matcherიპოვნეთ თქვენი ლოკალური აპარატურული კონფიგურაციისთვის შესაფერისი Gemma 4 მოდელის ვარიანტი.
მიმოხილვა
ძირითადი ფუნქციები
- აპარატურის აღმოჩენა და ანალიზი
- მოდელის ზომის და ქვანტიფიცირების რეკომენდაციები
- VRAM-ის და RAM-ის მოთხოვნების შეფასებები
- თითოეული ვარიანტის შესრულების მოლოდინები
- მეტი Gemma 4 ვერსიის მხარდაჭერა
- CPU და GPU ინფერენციის შესახებ მითითებები
ფასები
- მოდელი
- Free
- კატეგორია
- ციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)
- შეფასება
- 4.3 / 5 (6)
გამოყენების შემთხვევები
აირჩიეთ თქვენი GPU-ისთვის სწორი Gemma 4 ვარიანტი
დამმუშავებლებს სწრაფად შეუძლია დადგენილი, რომელი Gemma 4-ის ზომა და ქვანტიფიკაციის დონე შეესაბამება მათი ხელმისაწვდომ VRAM-ს, თავიდან აცილებული მეხსიერების ნაკლებობით დაკავშირებული უეცარი შეწყობები ლოკალურ ინფერენციისას.
CPU-ს-მხოლოდ ინფერენციის კონფიგურაციის დაგეგმვა
ჰობისტებმა, რომლებმაც არა აქვთ სპეციალური GPU, შეიძლება გამოიყენონ მეშვეობითის ხელსაწყო, რათა იპოვნან Gemma 4-ის ვარიანტი, რომელიც სისტემის RAM-ზე და CPU-ზე დასაშვებად მუშაობს, რეალისტური შესრულების მოლოდინებით.
შეაფასეთ აპარატურული განახლება ლოკალური LLM-ებისთვის
მკვლევრები შეგვიძლია შედარება, რომელი Gemma 4-ის ვერსიები ხელმისაწვდომია სხვადასხვა VRAM-ის ან RAM-ის დონეზე, რაც ხელს უწყობს აპარატურული ინვესტიციების გასაცილებლად ლოკალურ მოდელზე მუშაობისას.
მოდელის ხარისხის და სიჩქარის ბალანსირება
მომხმარებლები შეძლებენ რეკომენდებული ქვანტიფიცირების დონეების განხილვას, რომ მოხდეს გამოსავალი ხარისხის და ინფერენციის სიჩქარის შორის კომპრომისი, არჩევისას ყველაზე შესაფერისი ვარიანტი მათი სამუშაო ნაკადისათვის.
დადებითი და უარყოფითი
დადებითი
- დაზოგავს დროს მოდელის თანათავსებადობის შეფასებაში
- იხილავს ქვანტიფიცირების შესაძლებლობებს შეზღუდული აპარატურით
- გამოვარგება როგორც დასაწყისის, ასევე წინამძიმის მომხმარებლებისთვის
- ეხმარება თავიდან აიცილოს მეხსიერების ნაკლებობის შეცდომები
უარყოფითი
- დამყარებულია მხოლოდ Gemma 4 მოდელთა ოჯახზე
- რეკომენდაციები დამოკიდებულია სწორ აპარატურის აღმოჩენაზე
- შესაძლოა არ იყოს გათვალისწინებული ყველა გაშვების დრო ან ბექენდი
ბრძოლების რეკორდი
2 ბრძოლაში პანთეონში.
Last 2 battles
შეფასებები
საშუალო 6 შეფასებიდან.
შედი ანგარიშზე შეფასების დასატოვებლად.
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.
კითხვები
როგორ შევასწოროთ OOM შეცდომები, როცა Gemma 4‑ს ლოკალურად გაშვებთ?
Out-of-memory შეცდომები ნიშნავს, რომ მოდელი + კონტექსტის ფანჯარა გადააჭარბებს თქვენს ხელმისაწვდომ VRAM/RAM‑ს. სცადეთ შემდეგი ნაბიჯები თანმიმდევრობით: 1) შეამცირეთ კონტექსტის სიგრძე — გამოიყენეთ --ctx-size 4096 ან ნაკლები. 2) გამოიყენეთ დაბალი კვანტიზაცია — გადადით Q4_K_M‑დან Q3 ან Q2‑ს. 3) გადადით მცირე მოდელზე — გამოიყენეთ 26B MoE 31B‑ის ნაცვლად, ან E4B 26B‑ის ნაცვლად. 4) შეზღუდეთ პარალელიზმი — გამოიყენეთ OLLAMA_NUM_PARALLEL=1 Ollama‑ით. Gemma 4‑ის KV ქეში განსაკუთრებული დიდიია მისი 256K კონტექსტური ფანჯრის გამო, ამიტომ კონტექსტის სიგრძეა ერთ-ერთი ყველაზე დიდი VRAM‑ის ფაქტორი.
Asked by Elif Yildiz · Feb 15, 2026
შევეძლო Gemma 4‑ს მობილურზე გაშვება?
დიახ. გადმოიტანეთ Google AI Edge Gallery Android‑ზე ან iOS‑ზე, შემდეგ ჩამოტვირთეთ Gemma 4 E2B მოდელი (5 B პარამეტრები, ~3 GB). ის სრულად offline‑ში მუშაობს API‑გასაღებების გარეშე. E4B მოდელი (9 B პარამეტრები) შეიძლება იმუშაოს 10+ GB RAM‑ის მქონე ტელეფონებზე, მაგრამ ნაკლებ RAM‑ის მოწყობილობებზე შეიძლება კრაშად იქნეს. საუკეთესო შედეგებისთვის მობილურ მოწყობილობებზე გამოიყენეთ E2B.
Asked by Celia Ramirez · Jan 29, 2026
როგორ დავუშვათ Gemma 4 LM Studio‑ზე?
გახსენით LM Studio, გადადით საძიებო ჩანართზე და აკრიფეთ 'gemma 4'. ნახავთ GGUF‑ფაილებს ყველა მოდელის ტიერისთვის (E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense) სხვადასხვა quantization‑ით. LM Studio ავტომატურად მიუთითებს, თუ რომელი ვერსიები შეესაბამება თქვენს ხელმისაწვდომ VRAM‑ს. დააჭირეთ ჩამოტვირთვას, შემდეგ გადადით chat ჩანართზე, რათა დაიწყოთ საუბარი. LM Studio ასევე მხარს უჭერს EXL2 ფორმატს NVIDIA GPU‑ებისთვის.
Asked by Yuki Kobayashi · Jan 13, 2026
რა განსხვავებაა Gemma 4 26B MoE და 31B Dense‑ს შორის?
26B‑A4B MoE (Mixture of Experts) სულ 27 B პარამეტრების მქონეა, მაგრამ თითოეულ token‑ში მხოლოდ ~4 B აქტივირდება. ეს ნიშნავს, რომ ის ძალიან სწრაფია მისი ზომის გათვალისწინებით – 4 B‑მოდელთან შედარებით – და ამავე დროს მაღალი ხარისხის შენარჩუნება. ის იდუმება 12–16 GB VRAM‑ში და საუკეთესო არჩევანია მომხმარებელთა ჰარდვეისთვის (RTX 4070 Ti, MacBook Pro 16 GB). 31B Dense აქტივირებს ყველა 31 B პარამეტრს თითოეულ token‑ში, რაც უმაღლესი ხარისხის შედეგებს იძლევა, მაგრამ 20+ GB VRAM‑ს საჭიროებს. ის შესანიშნავია სამუშაოადგინებისთვის (RTX 4090, M‑სერიის 32 GB+).
Asked by Marisol Pena · Jan 13, 2026
გააქვს Gemma 4 EXL2 ფორმატს?
დიახ. Gemma 4 მოდელები (31B Dense‑ს ჩათვლით) კონვერტირებულია EXL2 ფორმატში საზოგადოების მიერ. EXL2 ფაილები ხელმისაწვდომია HuggingFace‑ზე და შეიძლება გამოყენებულ იქნას ExLlamaV2‑ის მეშვეობით NVIDIA‑ის სწრაფ inference‑ისთვის. EXL2 მხარს უჭერს მოქნილი ბიტ‑რატი კვანტიზაციას, რაც საშუალებას იძლევა VRAM/ხარისხის ურთიერთობის დახვეწა. შენიშვნა: EXL2‑ს საჭიროა NVIDIA GPU CUDA‑სთან — არ არის მხარდაჭერილი AMD ან Apple Silicon.
Asked by Gabriel Duarte · Jan 6, 2026
დასვი კითხვა
ციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)-ის ალტერნატივები
Bifrostციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)მაღალი წარმადობის LLM‑გადამზიდე, რომელიც 1000+ მოდელს ერთ API‑ით აერთიანებს
Latest DeepSeek R2ციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)DeepSeek-ის მომავალი თაობის, მტკიცებულებაზე ორიენტირებული AI მოდელი
DeepSeek V3ციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)ღია წყაროს ‘Mixture‑of‑Experts’ მოდელი, რომელიც GPT‑4o‑ს მსგავსი reasoning‑ის და მათემატიკის დონეს, თუმცა მინიმალურ ღირებულებით, უზრუნველყოფს.
Latest Grok 3 AIციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)საუბარი AI, შექმნილი xAI‑დან, რომელიც განკუთვნილია გათვლებისთვის, კვლევისთვის და რეალურ-დრო პასუხებისთვის.
Llama 3.3ციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)Meta-ს მრავალენოვანი ღია წონის LLM, რომელიც მორგებულია ეფექტურ, მაღალი ხარისხიანი ტექსტური გენერაციისთვის.
Simple MP3 to Textციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)აიმაღლებლიანი MP3-ს ვერსია ტექსტად, ტექსტდა ციფრულ, წინადადებითდ საჩივარად აუდიოში.
DeepSeek R1ციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)ღია წყაროს დიდი ენის მოდელი, რომელიც გამოირჩევა ლოგიკით, მათემატიკით და პროგრამირებაში, MIT ლიცენზიით უფასო გამოყენებით და მოდიფიცირებით.
OpenAI o1ციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)OpenAI-ს გადმოსახედვისკენ მიმართული მოდელი, რომელიც შეიქმნილია რთული, მრავალ-ნაბიჯიანი პრობლემების გადაჭრისთვის.
Trending now
Biology AIსაგანმანამარე აიზუსტი ჰომვორვის დახმარება სრული ახსნა-განმარტებით
Reducto AIAI აგენტის განვითარების პლატფორმებიდოკუმენტების ინტელექტუალური API, რომელიც პარსინგს, გაყოფას, OCR-ს და სტრუქტურიზებულ მონაცემთა ექსტრაქციას კომპლექსურ პდფ-ებში, სლაიდებში და ელექტრონულ ცხრილებში ახდენს.
Pixtral 12B 24.09ციფრული ლოჯისტიკური მოდელი (LLM)ღია მრავალმოდალური 12B მოდელი, რომელიც ერთდროულად მოიცავს სურათებსა და ტექსტებს 128K კონტექსტური ფანჯარაში.
AdCrierსარბალთანმთავრობითი მოქმედებები და ჟურნალისტიკასპონსორული პასუხები, დახმარება ერთ კილაბად მონაცემთა მოცულობით.