Pamięć przy każdej precyzji
| Wersja | Wagi | Z kontekstem | Najmniejszy Mac |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 5,4 GB | 6,9 GB | 16 GB |
| 6-bit | 4,1 GB | 5,6 GB | 8 GB |
| 4-bit | 2,9 GB | 4,4 GB | 8 GB |
| 3-bit niższa jakość | 2,2 GB | 3,7 GB | 8 GB |
| 2-bit niższa jakość | 1,6 GB | 3,1 GB | 8 GB |
Na każdym układzie Apple
Najmniejsza pamięć każdego układu, na której działa Gemma 4 E2B, najlepsza wersja, która się mieści, i spodziewana szybkość generowania.
| Układ | Potrzebuje | Wersja | Tokeny/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 29–51 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8-bit Działa dobrze | 225–400 |
| M5 Max | 36 GB | 8-bit Działa dobrze | 86–153 |
| M5 Pro | 24 GB | 8-bit Działa dobrze | 58–102 |
| M5 | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 29–51 |
| M4 Max | 36 GB | 8-bit Działa dobrze | 77–137 |
| M4 Pro | 24 GB | 8-bit Działa dobrze | 51–91 |
| M4 | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 23–40 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8-bit Działa dobrze | 154–273 |
| M3 Max | 36 GB | 8-bit Działa dobrze | 56–100 |
| M3 Pro | 18 GB | 8-bit Działa dobrze | 28–50 |
| M3 | 8 GB | 6-bit Działa dobrze | 24–42 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8-bit Działa dobrze | 150–267 |
| M2 Max | 32 GB | 8-bit Działa dobrze | 75–133 |
| M2 Pro | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 38–67 |
| M2 | 8 GB | 6-bit Działa dobrze | 24–42 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8-bit Działa dobrze | 150–267 |
| M1 Max | 32 GB | 8-bit Działa dobrze | 75–133 |
| M1 Pro | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 38–67 |
| M1 | 8 GB | 6-bit Działa dobrze | 16–29 |
Jak go uruchomić
- Najprościej: pobierz MLX Harness, za darmo i z otwartym kodem. Wyszukaj Gemma 4 E2B, pobierz wersję pasującą do Twojego Maca i rozmawiaj. Aplikacja udostępnia też model innym Twoim aplikacjom przez API zgodne z OpenAI.Pobierz MLX HarnessZa darmo · Apple Silicon · macOS 14.5 lub nowszy
- W Terminalu z MLX od Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bitWersja: mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bit na Hugging Face. Obok znajdziesz inne precyzje.
Krok po kroku: pobierz i uruchom LLM na Macu · jak używać MLX Harness · MLX, Ollama i llama.cpp
O modelu Gemma 4 E2B
| Twórca | Google DeepMind |
|---|---|
| Parametry | 5,1B (gęsty) |
| Kontekst | tokeny: 128K |
| Licencja | Apache-2.0 |
| Wydany | 2026-03 |
| Wejście | Tekst i obrazy |
| Wagi | google/gemma-4-E2B-it |
Pytania
- Ile pamięci potrzebuje Gemma 4 E2B?
- Około 2,9 GB na wagi (4-bit) plus miejsce na kontekst: łącznie 4,4 GB. Na Macu oznacza to 8 GB pamięci zunifikowanej lub więcej, bo macOS domyślnie pozwala GPU używać około 75% pamięci.
- Jak szybko działa Gemma 4 E2B na Macu?
- Szybkość generowania zależy od przepustowości pamięci. Najszybszy Mac dla tego modelu to M5 Ultra z 96 GB: około 225–400 tokenów na sekundę (8-bit). Najmniejszy Mac, który go uruchomi, M3 z 8 GB, osiąga około 24–42.
- Czy kwantyzacja szkodzi modelowi Gemma 4 E2B?
- Przy 4 bitach większość modeli zachowuje jakość bliską oryginałowi; poniżej 4 bitów jakość spada szybciej. Wybierz najwyższą precyzję, która mieści się w Twoim Macu z zapasem.
Podobne modele
Do karty modelu lub README
Pokazuje najmniejszego Maca, na którym Gemma 4 E2B działa dobrze, i prowadzi tutaj.
[](https://mlx.app/run/gemma-4-e2b)Jak to liczymy
Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.