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gemma-3n-E2B-it

google · ライセンス(同意が必要) · 2025年6月12日公開

ラボのチャット ダウンロード Arenaの投票なし
Arenaスコア—Arenaではまだ投票されていません
サイズ5.4 Bパラメータ
4ビットのダウンロード3.3 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト32Kトークン、モデル設定より

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Arenaではこのモデルへの投票はありません。開発元の公式Hugging Faceページで人気の小型モデルのため掲載しています(月間115Kダウンロード)。

よく使われるハードウェアでの速度

ハードウェアGPUメモリ収まる?速度
RTX 3060 12 GB12 GBGPUに収まる71 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる57 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる165 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる175 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる274 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる168 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる160 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる151 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる82 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる51 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる342 tok/s

4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。

必要なGPUメモリ

レベル8Kコンテキスト32Kコンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M3.4 GB3.7 GB+10.5% 目立つ劣化
Q4_K_M4.0 GB4.3 GB+2.8% 小さな劣化
Q5_K_M4.6 GB4.9 GB+0.9% ごくわずかな劣化
Q6_K5.2 GB5.5 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_06.5 GB6.8 GB≈ 0% フル精度と同等
F1612 GB12 GB≈ 0% フル精度と同等

重み+コンテキストキャッシュ(モデルのアーキテクチャから算出)+ランタイム。品質:フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。

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