Память при каждой точности
| Версия | Веса | С контекстом | Минимальный Mac |
|---|---|---|---|
| 8 бит | 5,4 ГБ | 6,9 ГБ | 16 ГБ |
| 6 бит | 4,1 ГБ | 5,6 ГБ | 8 ГБ |
| 4 бит | 2,9 ГБ | 4,4 ГБ | 8 ГБ |
| 3 бит ниже качество | 2,2 ГБ | 3,7 ГБ | 8 ГБ |
| 2 бит ниже качество | 1,6 ГБ | 3,1 ГБ | 8 ГБ |
На каждом чипе Apple
Минимальный объем памяти каждого чипа, на котором запускается Gemma 4 E2B, лучшая версия, которая помещается, и ожидаемая скорость генерации.
| Чип | Нужно | Версия | Токенов/с |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 29–51 |
| M5 Ultra | 96 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 225–400 |
| M5 Max | 36 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 86–153 |
| M5 Pro | 24 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 58–102 |
| M5 | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 29–51 |
| M4 Max | 36 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 77–137 |
| M4 Pro | 24 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 51–91 |
| M4 | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 23–40 |
| M3 Ultra | 96 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 154–273 |
| M3 Max | 36 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 56–100 |
| M3 Pro | 18 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 28–50 |
| M3 | 8 ГБ | 6 бит Работает хорошо | 24–42 |
| M2 Ultra | 64 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 150–267 |
| M2 Max | 32 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 75–133 |
| M2 Pro | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 38–67 |
| M2 | 8 ГБ | 6 бит Работает хорошо | 24–42 |
| M1 Ultra | 64 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 150–267 |
| M1 Max | 32 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 75–133 |
| M1 Pro | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 38–67 |
| M1 | 8 ГБ | 6 бит Работает хорошо | 16–29 |
Как запустить
- Самый простой способ: скачайте MLX Harness — бесплатно и с открытым кодом. Найдите Gemma 4 E2B, скачайте версию, которая подходит вашему Mac, и общайтесь. Приложение также отдает модель другим вашим программам через API, совместимый с OpenAI.Скачать MLX HarnessБесплатно · Apple Silicon · macOS 14.5 или новее
- В Терминале с MLX от Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bitСборка: mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bit на Hugging Face. Рядом лежат версии с другой точностью.
Пошагово: скачать и запустить LLM на Mac · как пользоваться MLX Harness · MLX, Ollama и llama.cpp
О модели Gemma 4 E2B
| Разработчик | Google DeepMind |
|---|---|
| Параметры | 5,1B (плотная) |
| Контекст | токенов: 128K |
| Лицензия | Apache-2.0 |
| Выпуск | 2026-03 |
| Ввод | Текст и изображения |
| Веса | google/gemma-4-E2B-it |
Вопросы
- Сколько памяти нужно модели Gemma 4 E2B?
- Около 2,9 ГБ на веса (4 бит) плюс место для контекста: всего 4,4 ГБ. На Mac это значит 8 ГБ объединенной памяти или больше, ведь по умолчанию macOS отдает GPU около 75% памяти.
- Насколько быстро Gemma 4 E2B работает на Mac?
- Скорость генерации зависит от пропускной способности памяти. Самый быстрый Mac для нее здесь — M5 Ultra с 96 ГБ: около 225–400 токенов в секунду (8 бит). Минимальный Mac, который ее запускает, — M3 с 8 ГБ — выдает около 24–42.
- Ухудшает ли квантование Gemma 4 E2B?
- При 4 битах большинство моделей остаются близки к исходному качеству; ниже 4 бит качество падает быстрее. Выбирайте максимальную точность, которая помещается в ваш Mac с запасом.
Похожие модели
Для карточки модели или README
Показывает минимальный Mac, на котором Gemma 4 E2B хорошо работает, и ведет сюда.
[](https://mlx.app/run/gemma-4-e2b)Как это рассчитано
Память: параметры модели при 8, 6, 4, 3 или 2 битах на вес плюс групповые масштабы MLX (полбита на вес) или ее нативный формат, а сверху — место для контекста. По умолчанию macOS отдает GPU около 75% объединенной памяти. Скорость: пропускная способность памяти, деленная на число байтов, читаемых на каждый токен, — это потолок для одного диалога; в публичных тестах llama.cpp на Apple Silicon реальные запуски достигают примерно 45–80% от него, и показан именно этот диапазон. Это оценки, а не измерения: измерьте свой Mac в MLX Bench. Данные моделей — из официальных карточек моделей, данные чипов — из технических характеристик Apple. Проверено 2026-10-19. Те же данные, что и на mlx.app/compare.