Memoria en cada precisión
| Versión | Pesos | Con contexto | Mac más pequeña |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 5,4 GB | 6,9 GB | 16 GB |
| 6 bits | 4,1 GB | 5,6 GB | 8 GB |
| 4 bits | 2,9 GB | 4,4 GB | 8 GB |
| 3 bits menor calidad | 2,2 GB | 3,7 GB | 8 GB |
| 2 bits menor calidad | 1,6 GB | 3,1 GB | 8 GB |
En cada chip de Apple
El tamaño de memoria más pequeño de cada chip que ejecuta Gemma 4 E2B, la mejor versión que cabe y la velocidad de escritura que puedes esperar.
| Chip | Necesita | Versión | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8 bits Va bien | 29–51 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bits Va bien | 225–400 |
| M5 Max | 36 GB | 8 bits Va bien | 86–153 |
| M5 Pro | 24 GB | 8 bits Va bien | 58–102 |
| M5 | 16 GB | 8 bits Va bien | 29–51 |
| M4 Max | 36 GB | 8 bits Va bien | 77–137 |
| M4 Pro | 24 GB | 8 bits Va bien | 51–91 |
| M4 | 16 GB | 8 bits Va bien | 23–40 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bits Va bien | 154–273 |
| M3 Max | 36 GB | 8 bits Va bien | 56–100 |
| M3 Pro | 18 GB | 8 bits Va bien | 28–50 |
| M3 | 8 GB | 6 bits Va bien | 24–42 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bits Va bien | 150–267 |
| M2 Max | 32 GB | 8 bits Va bien | 75–133 |
| M2 Pro | 16 GB | 8 bits Va bien | 38–67 |
| M2 | 8 GB | 6 bits Va bien | 24–42 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bits Va bien | 150–267 |
| M1 Max | 32 GB | 8 bits Va bien | 75–133 |
| M1 Pro | 16 GB | 8 bits Va bien | 38–67 |
| M1 | 8 GB | 6 bits Va bien | 16–29 |
Cómo ejecutarlo
- La forma fácil: descarga MLX Harness, gratis y de código abierto. Busca Gemma 4 E2B, descarga la versión que encaja con tu Mac y empieza a chatear. MLX Harness también ofrece el modelo a tus otras apps mediante una API compatible con OpenAI.Descarga MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 o posterior
- En Terminal, con MLX de Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bitVersión MLX: mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bit en Hugging Face. Las demás precisiones están justo al lado.
Paso a paso: descargar y ejecutar LLM en tu Mac · cómo usar MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Sobre Gemma 4 E2B
| Creado por | Google DeepMind |
|---|---|
| Parámetros | 5,1B (denso) |
| Contexto | 128K tokens |
| Licencia | Apache-2.0 |
| Lanzamiento | 2026-03 |
| Entrada | Texto e imágenes |
| Pesos | google/gemma-4-E2B-it |
Preguntas
- ¿Cuánta memoria necesita Gemma 4 E2B?
- Unos 2,9 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 4,4 GB en total. En una Mac, eso significa 8 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.
- ¿Qué tan rápido va Gemma 4 E2B en una Mac?
- La velocidad de escritura depende del ancho de banda de memoria. Aquí, la Mac más rápida para este modelo es una con M5 Ultra y 96 GB, a unos 225–400 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 8 GB, logra unos 24–42 con un M3.
- ¿La cuantización empeora Gemma 4 E2B?
- A 4 bits, la mayoría de los modelos se mantienen cerca de la calidad original; por debajo de 4 bits, la calidad cae más rápido. Elige la precisión más alta que quepa en tu Mac con margen.
Modelos similares
Para la ficha de tu modelo o tu README
Muestra la Mac más pequeña que ejecuta bien Gemma 4 E2B y enlaza a esta página.
[](https://mlx.app/run/gemma-4-e2b)Cómo se calcula
Memoria: los parámetros del modelo a 8, 6, 4, 3 o 2 bits por peso más las escalas por grupo de MLX (medio bit por peso), o su formato nativo, con espacio extra para el contexto. De forma predeterminada, macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de la memoria unificada. Velocidad: el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por token es el techo para una conversación; en los benchmarks públicos de Apple Silicon de llama.cpp, las ejecuciones reales alcanzan entre el 45 % y el 80 % de ese techo, que es el rango que se muestra. Son estimaciones, no mediciones: mide tu propia Mac en MLX Bench. Datos de los modelos tomados de cada ficha oficial; datos de los chips, de las especificaciones técnicas de Apple. Revisado el 2026-10-19. Los mismos datos que mlx.app/compare.