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 | 8.5 GB | 10 GB | 16 GB |
| 6ビット | 6.5 GB | 8 GB | 16 GB |
| 4ビット | 4.5 GB | 6 GB | 8 GB |
| 3ビット 品質低め | 3.5 GB | 5 GB | 8 GB |
| 2ビット 品質低め | 2.5 GB | 4 GB | 8 GB |
すべての Apple チップで
各チップで Gemma 4 E4B 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 |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8ビット 快適 | 14–26 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8ビット 快適 | 113–200 |
| M5 Max | 36 GB | 8ビット 快適 | 43–77 |
| M5 Pro | 24 GB | 8ビット 快適 | 29–51 |
| M5 | 16 GB | 8ビット 快適 | 14–26 |
| M4 Max | 36 GB | 8ビット 快適 | 38–68 |
| M4 Pro | 24 GB | 8ビット 快適 | 26–46 |
| M4 | 16 GB | 8ビット 快適 | 11–20 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8ビット 快適 | 77–137 |
| M3 Max | 36 GB | 8ビット 快適 | 28–50 |
| M3 Pro | 18 GB | 8ビット 快適 | 14–25 |
| M3 | 8 GB | 4ビット 快適 | 18–32 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8ビット 快適 | 75–133 |
| M2 Max | 32 GB | 8ビット 快適 | 38–67 |
| M2 Pro | 16 GB | 8ビット 快適 | 19–33 |
| M2 | 8 GB | 4ビット 快適 | 18–32 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8ビット 快適 | 75–133 |
| M1 Max | 32 GB | 8ビット 快適 | 38–67 |
| M1 Pro | 16 GB | 8ビット 快適 | 19–33 |
| M1 | 8 GB | 4ビット 快適 | 12–22 |
動かし方
- 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 E4B 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
- ターミナルで Apple の MLX を使う：
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/gemma-4-e4b-it-4bitビルド：Hugging Face の mlx-community/gemma-4-e4b-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 E4B について
| 開発元 | Google DeepMind |
|---|---|
| パラメータ | 8B（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 |
| 知能 | Artificial Analysis Intelligence Index で 8.9 |
| 重み | google/gemma-4-E4B-it |
よくある質問
- Gemma 4 E4B にはどれくらいのメモリが必要？
- 4ビット で重みが約 4.5 GB、これにコンテキスト用の余裕を足して合計 6 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 E4B 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 113–200 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 18–32 トークンです。
- 量子化で Gemma 4 E4B 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
モデルカードや README に
Gemma 4 E4B 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。
[](https://mlx.app/run/gemma-4-e4b)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。