Gemma 4 Local Hardware MatcherНайдіть відповідну версію моделі Gemma 4 для свого місцевого обладнання.
Огляд
Ключові функції
- Виявлення та аналіз обладнання
- Рекомендування розмірів моделі та рівнів кванталізації
- Оцінки вимог VRAM та RAM
- Прогнозовані переваги роботи кожного варіанту
- Підтримка кількох версій Gemma 4
- Навіювання CPU- та GPU-інференції
Ціни
- Модель
- Free
- Рейтинг
- 4.3 / 5 (6)
Кейси використання
Охайте правильну версію Gemma 4 для свого GPU
Розробники швидко можуть визначити яку розмір та рівень кванталізації належить їхній наявній вірі пам'яті VRAM, щоб уникнути виходу за межі фізичної пам'яті під час виконання програми місцевої інференції
Плануйте CPU-інференційні установки
Аматори без спеціалізованих GPU можуть використовувати інструмент matcher, щоб знайти версію Gemma 4, яка працює досить добре на системній RAM та CPU, з реалістичними очікуваннями щодо швидкості виконання
Оціньте можливість підвищення обладнання для місцевих LLM.
Дослідники можуть порівняти який Gemma 4 версії стають доступними під різними рівні вірі пам'яті VRAM або RAM, допомагаючи переконати інвестиції в обладнання місцевих моделей.
Збалансуйте якість моделі та швидкості виконання програми
Працюючі користувачі можуть переглянути поради щодо рівнів кванталізації для торгівлі виходом якості виходу якості щодо швидкості виконання програми, щоб вибрати такий варіант, який краще відповідає їхньому процесу розробки.
Плюси і мінуси
Плюси
- Зберігає час оцінки сумісності моделі
- Зважаючи на варіанти кванталізації для обмеженого обладнання
- Пригодиться та для розпочатківців, і досвідчених користувачів
- Пом'ягкують виходи за межі фізичної пам'яті
Мінуси
- Обмежується сімейством моделі Gemma 4
- Рекомендування залежить від точної виявлення обладнання
- Можливо, не буде враховуватися кожна виконавча операція або переднє середовище
Бойовий рекорд
У 2 битвах у Пантеоні.
Last 2 battles
Відгуки
Середнє з 6 оцінок.
Увійди, щоб залишити відгук.
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.
Питання
How to fix OOM errors when running Gemma 4 locally?
Помилки типу out‑of‑memory означають, що модель + контекстне вікно перевищують доступний VRAM/RAM. Спробуйте виконати наступні кроки у вказаній послідовності: 1) Скоротити довжину контексту — використайте --ctx-size 4096 або менше. 2) Перейти на нижчу квантизацію — змініть Q4_K_M на Q3 або Q2. 3) Вибрати меншу модель — використайте 26B MoE замість 31B, або E4B замість 26B. 4) Обмежити паралелізм — задайте OLLAMA_NUM_PARALLEL=1 в Ollama. KV‑кеш для Gemma 4 особливо великий через 256 К контекстного вікна, тому саме довжина контексту є головним фактором, що впливає на використання VRAM.
Asked by Elif Yildiz · Feb 15, 2026
Чи можу я запускати Gemma 4 на своєму телефоні?
Так. Встановіть Google AI Edge Gallery на Android або iOS, потім завантажте модель Gemma 4 E2B (5 млрд параметрів, ~3 ГБ). Вона працює повністю офлайн без API‑ключа. Модель E4B (9 млрд параметрів) може працювати на телефонах з 10+ ГБ ОЗУ, проте може падати на пристроях з меншим об’ємом. Для кращих результатів на мобільних пристроях використовуйте E2B.
Asked by Celia Ramirez · Jan 29, 2026
Як запустити Gemma 4 у LM Studio?
Відкрийте LM Studio, перейдіть до вкладки пошуку і введіть «gemma 4». Ви побачите GGUF‑файли для всіх варіантів моделі (E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense) у різних рівнях квантизації. LM Studio автоматично підсвічує, які версії підходять до вашої доступної VRAM. Натисніть «download», а потім переключіться на вкладку чат, щоб розпочати розмову. LM Studio також підтримує формат EXL2 для GPU NVIDIA.
Asked by Yuki Kobayashi · Jan 13, 2026
У чому різниця між Gemma 4 26B MoE та 31B Dense?
Версія 26B‑A4B MoE (Mixture of Experts) має 27 млрд параметрів, але активує лише ~4 млрд на токен. Це робить її значно швидшою, ніж вказує розмір — швидкість приблизно 4B‑моделі, при цьому зберігаючи вищу якість. Вміщується в 12–16 ГБ VRAM і є найкращим вибором для споживчого обладнання (RTX 4070 Ti, MacBook Pro 16 ГБ). Версія 31B Dense активує всі 31 млрд параметрів на кожному токені, забезпечуючи найвищу якість, але потребує 20+ ГБ VRAM. Підходить для робочих станцій (RTX 4090, серії M 32 ГБ+).
Asked by Marisol Pena · Jan 13, 2026
Чи підтримує Gemma 4 формат EXL2?
Так. Моделі Gemma 4 (включно з 31B Dense) були конвертовані спільнотою у формат EXL2. Файли EXL2 доступні на HuggingFace і можуть використовуватись разом з ExLlamaV2 для найшвидшого інференсу на NVIDIA. EXL2 підтримує гнучке квантування за бітовою швидкістю, що дозволяє тонко налаштовувати компроміс між VRAM та якістю. Примітка: EXL2 вимагає GPU NVIDIA з CUDA — не підтримує AMD чи Apple Silicon.
Asked by Gabriel Duarte · Jan 6, 2026
Постав питання
Альтернативи ЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)
BifrostЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)High-performance LLM gateway that unifies 1000+ models behind a single API.
Latest DeepSeek R2ЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)Наступнена генерація розумної AI- моделі із серії Діпсік R2
DeepSeek V3ЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)Відкритий відкритий мікс експертів, який пропонує рівень обґрунтування на рівні GPT-4o кошти в кілька разів менше.
Latest Grok 3 AIЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)Інтерактивний ІІ від xAI для логічного висновку, досліджень та живої відповіді.
Llama 3.3ЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)Відкритий багатожмовий LLM Meta, налаштований для ефективного і високої якості генерування тексту.
Simple MP3 to TextЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)AI-підтримуваний конвертер MP3 у текст для перетворення аудіо в чисті, читабельні транскрипти.
DeepSeek R1ЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)Відкритий джерелний великий модель мови, що відрізняється здатністю до логічного мислення, математичних розрахунків та виконання завдань зі програмуванням на умовах ліцензії MIT безкоштовно та зі змінами
OpenAI o1ЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)Модель OpenAI, орієнтована на розумові процеси, створена для вирішення складних, багатоступеневих задач.
Trending now
Biology AIОсвітня технологія AIДовірена Поміч із Поясненнями по Біології
Pixtral 12B 24.09ЛМК (Модель Мислення Лінійної Зв'язковості)Відкрита багатомодальна модель 12B, що обробляє перемішані зображення та текст з контекстним вікном 128K токенів.
AdCrierРинок реклами та маркетингуСпонсорські відповіді за гроші за клік
Reducto AIПлатформи розробки штучного інтелекту та агентівAPI розумного документу, що парсить, розділяє, виконує OCR і видобуває структуру даних з комплексних PDF, презентацій та електронних таблиць.