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Gemma 4 E4B
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パラメータ
8B
アクティブ 4.5B（MoE）
いちばん小さい量子化
4.6GB
Q4_K_M
KV キャッシュ（8K・FP16）
0.14GB
公称コンテキスト 128K
乗るスペック
64/ 64
クラスタ構成を含む・8K
コンテキスト長と必要メモリ
横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る4bit 前後6bit 前後8bit 前後16bit各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
スペックごとの推定速度
decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化Gemma 4 E4B は、作業ごとにどのくらいか
- AIエージェント軽量級未満。勝つ確率: Claude Opus 5.5 に 10%・Claude Sonnet 5.5 に 8%・Claude Haiku 5.5 に 26%（1 ベンチ・比べた相手 4 モデル）
- コーディング軽量級未満（1 ベンチ・比べた相手 14 モデル）
- 検索・調べもの数字なし（判定できません）
- 知識・推論中位級未満。勝つ確率: Claude Sonnet 5.5 に 8%・Claude Haiku 5.5 に 11%（2 ベンチ・比べた相手 26 モデル）
- 数学目印なし（1 ベンチ・比べた相手 6 モデル）
- 日本語目印なし（1 ベンチ・比べた相手 7 モデル）
- 画像理解目印なし（1 ベンチ・比べた相手 7 モデル）
同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています（チェスや LLM のアリーナと同じ考え方）。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。
作業ごとの位置
Gemma 4 E4Bクラウドモデル（点に乗せると名前）縦線は階層の目印（右ほど強い）
用途で変わる：チャット・コーディング・AIエージェント
チャット
コンテキスト 8K短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 9.9 GB（うち KV 0.1 GB）
コーディング
コンテキスト 64Kリポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 10.8 GB（うち KV 1.0 GB）
AIエージェント
コンテキスト 128Kツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 11.8 GB（うち KV 2.0 GB）
コンテキスト長と推定 decode 速度
コンテキストが長いほど KV キャッシュを読む分だけ遅くなる。線が切れたところで乗らなくなるM5 Max 64GBM5 Ultra 256GBRTX 4090 24GB
用途ごとに見るベンチ
Gemma 4 E4B はどのあたりか
- Terminal-Bench 2.0：Gemma 4 E4B の数字なし
- τ²-Bench：5 モデル中 5 位。クラウドでいちばん近いのは Claude Opus 4.6（91.9）。それより下のクラウドはなし
- SWE-bench Verified：Gemma 4 E4B の数字なし
- Humanity's Last Exam：Gemma 4 E4B の数字なし
- Artificial Analysis Intelligence Index：Gemma 4 E4B の数字なし同じ条件
数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件（推論モード・ツールの有無など）は揃っていません。目安として見てください。
Terminal-Bench 2.0
6 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）τ²-Bench
5 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）SWE-bench Verified
10 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）Humanity's Last Exam
25 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外
Artificial Analysis Intelligence Index
26 モデル・全モデル同じ条件（第三者が測定）スペックごとの判定
| スペック | 判定 | 推奨量子化 | 必要メモリ | 利用可能 | 最大コンテキスト | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 12GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 11.0 GB | 23K | 78.1 |
| RTX 3060 12GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 11.0 GB | 23K | 47.6 |
| M5 16GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 12.0 GB | 66K | 16.5 |
| M4 16GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 12.0 GB | 66K | 13.0 |
| RTX 5080 16GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 15.0 GB | 128K | 100 |
| RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 15.0 GB | 128K | 95.7 |
| RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 15.0 GB | 128K | 57.0 |
| RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 15.0 GB | 128K | 83.4 |
| RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 15.0 GB | 128K | 78.1 |
| RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 15.0 GB | 128K | 39.4 |
| M5 Pro 24GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 18.0 GB | 128K | 33.2 |
| M5 24GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 18.0 GB | 128K | 16.5 |
| M4 Pro 24GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 18.0 GB | 128K | 29.5 |
| M4 24GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 18.0 GB | 128K | 13.0 |
| RTX 4090 24GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 23.0 GB | 128K | 104 |
| RTX 3090 24GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 23.0 GB | 128K | 98.6 |
| Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 23.0 GB | 128K | 100 |
| M5 32GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 24.0 GB | 128K | 16.5 |
| M4 32GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 24.0 GB | 128K | 13.0 |
| M2 Max 32GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 24.0 GB | 128K | 43.2 |
| M1 Max 32GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 24.0 GB | 128K | 43.2 |
| RTX 5090 32GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 31.0 GB | 128K | 145 |
| M5 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 27.0 GB | 128K | 49.7 |
| M4 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 27.0 GB | 128K | 44.3 |
| M3 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 27.0 GB | 128K | 32.4 |
| M5 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 36.0 GB | 128K | 66.3 |
| M5 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 36.0 GB | 128K | 33.2 |
| M4 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 36.0 GB | 128K | 59.0 |
| M4 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 36.0 GB | 128K | 29.5 |
| M3 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 36.0 GB | 128K | 43.2 |
| RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 47.0 GB | 128K | 100 |
| RTX A6000 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 47.0 GB | 128K | 86.0 |
| M5 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 48.0 GB | 128K | 66.3 |
| M5 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 48.0 GB | 128K | 33.2 |
| M4 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 48.0 GB | 128K | 59.0 |
| M4 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 48.0 GB | 128K | 29.5 |
| M3 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 48.0 GB | 128K | 43.2 |
| M2 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 48.0 GB | 128K | 86.4 |
| M2 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 48.0 GB | 128K | 43.2 |
| M1 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 48.0 GB | 128K | 86.4 |
| M1 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 48.0 GB | 128K | 43.2 |
| Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 57.6 GB | 128K | 29.1 |
| M5 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 72.0 GB | 128K | 130 |
| M3 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 72.0 GB | 128K | 88.5 |
| M3 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 72.0 GB | 128K | 32.4 |
| M2 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 72.0 GB | 128K | 43.2 |
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 95.0 GB | 128K | 145 |
| M5 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 96.0 GB | 128K | 66.3 |
| M4 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 96.0 GB | 128K | 59.0 |
| M3 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 96.0 GB | 128K | 43.2 |
| M2 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 96.0 GB | 128K | 86.4 |
| M1 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 96.0 GB | 128K | 86.4 |
| DGX Spark 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 115 GB | 128K | 35.4 |
| Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 115 GB | 128K | 29.1 |
| M2 Ultra 192GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 144 GB | 128K | 86.4 |
| M5 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 192 GB | 128K | 130 |
| M3 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 192 GB | 128K | 88.5 |
| HPE Private Cloud AI Small（RTX PRO 6000 ×4）llama.cpp | 乗る | Q8_0 | 9.7 GB | 380 GB | 128K | 217 |
| M5 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 384 GB | 128K | 130 |
| M3 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 9.9 GB | 384 GB | 128K | 88.5 |
| M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 10.9 GB | 192 GB | 128K | 68.1 |
| M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 10.9 GB | 768 GB | 128K | 90.9 |
| M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 12.9 GB | 1536 GB | 128K | 79.1 |
| DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7（200GbE 直結）・vLLM（Ray・テンソル並列） | 乗る | BF16 | 21.8 GB | 230 GB | 128K | 33.5 |
量子化ごとのサイズ
| 形式 | 量子化 | サイズ | 実効 bit | リポジトリ |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | BF16 | 14.9 GB | 15.99 | google/gemma-4-E4B-it |
| GGUF | Q4_K_M | 4.6 GB | 4.98 | unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF |
| GGUF | Q6_K | 6.6 GB | 7.07 | unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF |
| GGUF | Q8_0 | 7.6 GB | 8.19 | unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF |
| MLX | MLX 4bit | 6.4 GB | 6.83 | lmstudio-community/gemma-4-E4B-it-MLX-4bit |
| MLX | MLX 6bit | 7.3 GB | 7.88 | lmstudio-community/gemma-4-E4B-it-MLX-6bit |
| MLX | MLX 8bit | 8.3 GB | 8.94 | lmstudio-community/gemma-4-E4B-it-MLX-8bit |
Hugging Face のファイルサイズ（本体の重みのみ）。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。
基本情報
- パラメータ
- 8B（アクティブ 4.5B）（MoE）
- 層数
- 42
- KV を持つ層
- 20層×1,024要素（窓 512）、4層×2,048要素
- 入力
- テキスト・画像・音声
- ライセンス
- apache-2.0
- 公開日
- 2026-03-02
- 配布元
- google/gemma-4-E4B-it
実効4.5B（埋め込み込み8B）。Per-Layer Embedding は読み出しが軽いのでアクティブ4.5Bで速度を見積もる
起動コマンドの例
mlx_lm.server --model lmstudio-community/gemma-4-E4B-it-MLX-4bitllama-server -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_K_Mvllm serve google/gemma-4-E4B-it --max-model-len 8192ECN 実測
このモデルの ECN 実測はまだありません。
ベンチマークと出典
| ベンチマーク | スコア | 出典 | 条件 | 日付 |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 69.4 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) | 2026-03-02 |
| AIME 2026 | 42.5 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); no tools | 2026-03-02 |
| LiveCodeBench | 52 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); LiveCodeBench v6 | 2026-03-02 |
| GPQA Diamond | 58.6 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) | 2026-03-02 |
| τ²-Bench | 42.2 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); 'Tau2 (average over 3)' domains | 2026-03-02 |
| MMMLU（多言語） | 76.6 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) | 2026-03-02 |
| MMMU-Pro | 52.6 | ベンダー | instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) | 2026-03-02 |