Gemma 4 E2B は Mac で動く?

はい、8 GB 以上のユニファイドメモリがあれば動きます。Gemma 4 E2B のパラメータ数は 5.1B。精度ごとに必要なメモリと、各 Apple チップでの速度をまとめました。

4ビット のメモリ4.4 GB重み 2.9 GB + コンテキスト
最小構成の Mac8 GB6ビット · 58 通りの Mac 構成
最速の Mac225–400トークン/秒 · M5 Ultra 96 GB(推定)

精度ごとのメモリ

バージョン重みコンテキスト込み最小構成の Mac
8ビット5.4 GB6.9 GB16 GB
6ビット4.1 GB5.6 GB8 GB
4ビット2.9 GB4.4 GB8 GB
3ビット 品質低め2.2 GB3.7 GB8 GB
2ビット 品質低め1.6 GB3.1 GB8 GB

すべての Apple チップで

各チップで Gemma 4 E2B が動く最小のメモリ容量、そこに収まる最適なバージョン、期待できる生成速度です。

チップ必要量バージョントークン/秒
M616 GB8ビット 快適29–51
M5 Ultra96 GB8ビット 快適225–400
M5 Max36 GB8ビット 快適86–153
M5 Pro24 GB8ビット 快適58–102
M516 GB8ビット 快適29–51
M4 Max36 GB8ビット 快適77–137
M4 Pro24 GB8ビット 快適51–91
M416 GB8ビット 快適23–40
M3 Ultra96 GB8ビット 快適154–273
M3 Max36 GB8ビット 快適56–100
M3 Pro18 GB8ビット 快適28–50
M38 GB6ビット 快適24–42
M2 Ultra64 GB8ビット 快適150–267
M2 Max32 GB8ビット 快適75–133
M2 Pro16 GB8ビット 快適38–67
M28 GB6ビット 快適24–42
M1 Ultra64 GB8ビット 快適150–267
M1 Max32 GB8ビット 快適75–133
M1 Pro16 GB8ビット 快適38–67
M18 GB6ビット 快適16–29

動かし方

  1. いちばん簡単な方法:無料でオープンソースの MLX Harness をダウンロードします。Gemma 4 E2B を検索し、お使いの Mac に合うバージョンをダウンロードすれば、すぐにチャットできます。OpenAI 互換 API で、ほかのアプリにモデルを提供することもできます。MLX Harness をダウンロード無料 · Apple Silicon · macOS 14.5 以降
  2. ターミナルで Apple の MLX を使う:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bitビルド:Hugging Face の mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bit。ほかの精度も同じ場所にあります。

手順:Mac で LLM をダウンロードして動かす · MLX Harness の使い方 · MLX、Ollama、llama.cpp の比較

Gemma 4 E2B について

開発元Google DeepMind
パラメータ5.1B(Dense)
コンテキスト128K トークン
ライセンスApache-2.0
公開日2026-03
入力テキストと画像
重みgoogle/gemma-4-E2B-it

よくある質問

Gemma 4 E2B にはどれくらいのメモリが必要?
4ビット で重みが約 2.9 GB、これにコンテキスト用の余裕を足して合計 4.4 GB です。macOS は標準でユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせるため、Mac では 8 GB 以上のユニファイドメモリが必要です。
Gemma 4 E2B は Mac でどれくらい速い?
生成速度はメモリ帯域幅で決まります。ここで最速なのは 96 GB の M5 Ultra で、毎秒約 225–400 トークン(8ビット)。動かせる最小構成は 8 GB の M3 で、毎秒約 24–42 トークンです。
量子化で Gemma 4 E2B の品質は落ちる?
4 ビットなら、ほとんどのモデルは元の品質に近いままです。4 ビットを下回ると品質は急に落ちます。お使いの Mac に余裕をもって収まる、いちばん高い精度を選んでください。

似たモデル

すべてのモデル · すべての Mac · お使いの Mac を比較

モデルカードや README に

Runs on a Mac: Gemma 4 E2B Gemma 4 E2B が快適に動く最小構成の Mac を表示し、このページにリンクします。

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/gemma-4-e2b.svg)](https://mlx.app/run/gemma-4-e2b)

計算方法

メモリ:モデルのパラメータを重みあたり 8、6、4、3、2 ビットで計算し、MLX のグループスケール(重みあたり 0.5 ビット)を加えたもの、またはネイティブ形式のサイズに、コンテキスト用の余裕を足しています。macOS は標準で、ユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせます。速度:メモリ帯域幅をトークンあたりの読み込みバイト数で割った値が、1 つの会話の上限です。llama.cpp の Apple Silicon 公開ベンチマークでは、実際の速度はその約 45%〜80% に達しており、その範囲を表示しています。これは実測ではなく推定です。ご自分の Mac は MLX Bench で測れます。モデルの数値は各公式モデルカード、チップの数値は Apple の技術仕様から。2026-10-19 確認。mlx.app/compare と同じデータです。

Gemma 4 E2B は Mac で動く?全 Apple チップのメモリと速度