Bộ nhớ ở từng mức chính xác
| Phiên bản | Trọng số | Kèm ngữ cảnh | Mac nhỏ nhất |
|---|---|---|---|
| 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 chất lượng thấp hơn | 2,2 GB | 3,7 GB | 8 GB |
| 2-bit chất lượng thấp hơn | 1,6 GB | 3,1 GB | 8 GB |
Trên mọi chip Apple
Dung lượng bộ nhớ nhỏ nhất của mỗi chip chạy được Gemma 4 E2B, phiên bản tốt nhất vừa với nó, và tốc độ viết bạn có thể kỳ vọng.
| Chip | Cần | Phiên bản | Token/giây |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8-bit Chạy tốt | 29–51 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8-bit Chạy tốt | 225–400 |
| M5 Max | 36 GB | 8-bit Chạy tốt | 86–153 |
| M5 Pro | 24 GB | 8-bit Chạy tốt | 58–102 |
| M5 | 16 GB | 8-bit Chạy tốt | 29–51 |
| M4 Max | 36 GB | 8-bit Chạy tốt | 77–137 |
| M4 Pro | 24 GB | 8-bit Chạy tốt | 51–91 |
| M4 | 16 GB | 8-bit Chạy tốt | 23–40 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8-bit Chạy tốt | 154–273 |
| M3 Max | 36 GB | 8-bit Chạy tốt | 56–100 |
| M3 Pro | 18 GB | 8-bit Chạy tốt | 28–50 |
| M3 | 8 GB | 6-bit Chạy tốt | 24–42 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8-bit Chạy tốt | 150–267 |
| M2 Max | 32 GB | 8-bit Chạy tốt | 75–133 |
| M2 Pro | 16 GB | 8-bit Chạy tốt | 38–67 |
| M2 | 8 GB | 6-bit Chạy tốt | 24–42 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8-bit Chạy tốt | 150–267 |
| M1 Max | 32 GB | 8-bit Chạy tốt | 75–133 |
| M1 Pro | 16 GB | 8-bit Chạy tốt | 38–67 |
| M1 | 8 GB | 6-bit Chạy tốt | 16–29 |
Cách chạy
- Cách dễ nhất: tải MLX Harness, miễn phí và mã nguồn mở. Tìm Gemma 4 E2B, tải phiên bản vừa với Mac của bạn và bắt đầu trò chuyện. Ứng dụng cũng cung cấp mô hình cho các ứng dụng khác qua API tương thích OpenAI.Tải MLX HarnessMiễn phí · Apple Silicon · macOS 14.5 trở lên
- Trong Terminal với MLX của Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bitBản dựng: mlx-community/gemma-4-e2b-it-4bit trên Hugging Face. Các mức chính xác khác nằm ngay cạnh.
Từng bước: tải và chạy LLM trên Mac · cách dùng MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Về Gemma 4 E2B
| Nhà phát triển | Google DeepMind |
|---|---|
| Tham số | 5,1B (dense) |
| Ngữ cảnh | 128K token |
| Giấy phép | Apache-2.0 |
| Phát hành | 2026-03 |
| Đầu vào | Văn bản và hình ảnh |
| Trọng số | google/gemma-4-E2B-it |
Câu hỏi
- Gemma 4 E2B cần bao nhiêu bộ nhớ?
- Khoảng 2,9 GB cho trọng số ở mức 4-bit, cộng thêm chỗ cho ngữ cảnh: tổng cộng 4,4 GB. Trên Mac, điều đó có nghĩa là cần từ 8 GB bộ nhớ hợp nhất trở lên, vì mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 75% bộ nhớ.
- Gemma 4 E2B chạy nhanh đến đâu trên Mac?
- Tốc độ viết phụ thuộc vào băng thông bộ nhớ. Mac nhanh nhất cho mô hình này ở đây là M5 Ultra với 96 GB, khoảng 225–400 token mỗi giây (8-bit). Mac nhỏ nhất chạy được nó, M3 với 8 GB, đạt khoảng 24–42.
- Lượng tử hóa có làm Gemma 4 E2B kém đi không?
- Ở 4 bit, phần lớn mô hình giữ chất lượng gần với bản gốc; dưới 4 bit chất lượng giảm nhanh hơn. Hãy chọn mức chính xác cao nhất vừa với Mac của bạn mà vẫn còn dư chỗ.
Mô hình tương tự
Cho thẻ mô hình hoặc README của bạn
Hiển thị chiếc Mac nhỏ nhất chạy tốt Gemma 4 E2B và liên kết tới trang này.
[](https://mlx.app/run/gemma-4-e2b)Cách tính
Bộ nhớ: số tham số của mô hình ở 8, 6, 4, 3 hoặc 2 bit mỗi trọng số cộng với hệ số tỷ lệ theo nhóm của MLX (nửa bit mỗi trọng số), hoặc theo định dạng gốc, rồi thêm chỗ cho ngữ cảnh. Mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 75% bộ nhớ hợp nhất. Tốc độ: băng thông bộ nhớ chia cho số byte đọc mỗi token là mức trần cho một cuộc trò chuyện; trong benchmark Apple Silicon công khai của llama.cpp, thực tế đạt khoảng 45% đến 80% mức đó, và đó là khoảng được hiển thị. Đây là ước tính, không phải số đo: hãy đo chính Mac của bạn trên MLX Bench. Số liệu mô hình lấy từ thẻ mô hình chính thức, số liệu chip từ Thông số kỹ thuật của Apple. Kiểm tra ngày 2026-10-19. Cùng dữ liệu với mlx.app/compare.