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google · Mixed (Text + Bild) · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

gemma-4-E4B-it

Alleskönner: verstehen Text und Bilder zusammen — teils auch Audio.

Apache-2.0

Größe (kompakt)16,0 GB
Kleinste Variante–
LizenzApache-2.0
Parameter4B
KategorieMixed (Text + Bild)
Downloads (30 Tage)4,2 Mio.
Likes2k
Aktualisiertvor 3 Mon.
Erstelltvor 8 Mon.
Hersteller/Orggoogle
Tensor-TypBF16
Repo-Größe (alle Dateien)16,0 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Ein kleines, instruktioniertes Textmodell mit 4 Milliarden Parametern aus der Gemma-Familie – es beantwortet Fragen, fasst Texte zusammen, schreibt kürzere Ausgaben und begleitet einfachen Code-Dienst, alles direkt auf dem eigenen Rechner.

Stärken

Läuft mit überschaubarem VRAM auch auf Consumer-GPUs, hat eine offene Apache-2.0-Lizenz und ist schneller als große Modelle – bei alltäglichen Aufgaben ein guter Startpunkt für lokales Testen.

Grenzen

Bei komplexen Mehrschrittaufgaben oder sehr langen Texten wird es unsicherer als große Modelle, und für bis zu 4B-Parameter empfiehlt sich trotzdem eine dedizierte GPU statt reiner CPU.

Für wen?

Für alle, die ein KI-Modell lokal und ohne Kosten-Restriktionen ausprobieren wollen – vom Hobby-Projekt bis zum Unternehmen, das sensible Daten nicht in die Cloud geben darf.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

⚠️ Für dieses Modell haben wir keine verifizierte GGUF-Fassung in der Datenbank. Ohne GGUF können Ollama, LM Studio und llama.cpp es nicht starten. Prüfe auf Hugging Face nach „google/gemma-4-E4B-it GGUF“ (die meisten Text-Modelle haben eine, z. B. von bartowski oder unsloth) — dann gilt: ollama run hf.co/google/gemma-4-E4B-it

Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).

Alles-Könner (Omni)Versteht Text, Bild und Audio in einem Modell.
Basis: gemma-4-E4BAufgebaut auf google/gemma-4-E4B (Feintuning) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
Paper / ForschungarXiv:2607.02770 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz100 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
Millionenfach geladen4,2 Mio. Downloads auf Hugging Face.
TechnikModelltyp: gemma4 · Bibliothek: transformers

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face.
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du gemma-4-E4B-it

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

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Häufige Fragen

Läuft gemma-4-E4B-it auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet gemma-4-E4B-it?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

Ähnliche Modelle: Qwen3.8-27B-MLX-4bit · Qwen3.8-27B · Qwen3.8-27B-AP · Zurück zur Übersicht

Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.