gemma-4-E2B-it-GGUF (LM Studio)
谷歌 Gemma 4 指令模型 GGUF 量化版,本地高效部署
仓库标识lmstudio-community/gemma-4-E2B-it-GGUF
显存未知许可 可商用最近核对 2026-08-09
链接指向的配置 不在本页收录的形态里,已显示默认形态(GGUF)。
- 运行内存
- 权重格式未知,无法估算显存
- 运行时
- llama.cpp
- 下载
- 267,289
适合与不适合
独立证据与社区反馈
Gemma 4 E2B 是小体量模型中的黑马,在手机和笔记本上能以可观速度运行,推理链短于同量级竞品,一次性编程能力亮眼。GGUF 版本在 LM Studio 中兼容良好,但默认设置和量化选择对实际体验影响很大。
- E2B 体积紧凑,适合手机和笔记本端本地部署
- 推理速度快,在 RTX 3060 上约 40 tokens/s
- GGUF 版本在 LM Studio 中可直接加载使用
- 推理时间明显短于同体量 Qwen3.5-4B,而质量不输甚至更好
- 一次性编程(one-shot coding)表现接近 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro
- 翻译能力(非中文方向)在 Google 系列模型中一贯出色
- E2B/E4B 版本审查极宽松,几乎无安全限制
- MTP 支持使本地编程代理实际速度提升明显
- LM Studio 默认设置会关闭推理链(reasoning/thinking),需手动开启
- MLX 版本在 LM Studio 中不进入 thinking 阶段,仅 GGUF 版本正常
- q6_k 量化下视觉质量不优于 e2b,音频则完全不可用
- 代码生成偶有低级语法错误,如多余括号、用逗号分隔函数定义
- 在 agentic coding 和非编程基准测试中表现不佳
- 同硬件下速度略慢于 Qwen3.5
- E2B/E4B 上下文窗口仅 128K,小于高配版本的 256K
- Unsloth 版 GGUF 偶有加载失败,lmstudio-community 版更稳定
- 社区实测r/LocalLLaMA: Gemma 4 is good
- 社区实测r/LocalLLaMA: google/gemma-4-12B · Hugging Face
- 社区实测Gemma 4 12B: A unified, encoder-free multimodal model | Hacker News
- 社区实测r/LocalLLaMA: Gemma 4 just casually destroyed every model on our leaderboard
- 社区实测I ran Gemma 4 as a local model in Codex CLI | Hacker News
- 社区实测r/LocalLLM: LM Studio - Gemma 4 question
- 社区实测r/LocalLLaMA: Benchmark & Reality Check on Gemma 4 12B
- 社区实测r/LocalLLaMA: Gemma-4-E2B-IT seems to be as good or better than Qwen3.5-4B
- 社区实测r/LocalLLaMA: Qwen3.5 vs Gemma 4: Benchmarks vs real world use?
- 独立评测Gemma 4 by Google: Specs, Benchmarks, Model Sizes, and How to Run It Locally
- 独立评测Gemma 4 Review: Benchmarks, Performance, and Whether It Is Worth Using
- 独立评测Gemma 4 - How to Run Locally | Unsloth Documentation
- 转载/仓库unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF · Hugging Face
可信度HuggingFace 下载量超 26 万,谷歌官方模型,LM Studio 团队量化
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观测时间线
模型家族
- gemma-4-E2B-it
- 量化 Gemma-4-12B GGUF 合集 (rahul7star)
- 量化 gemma-4-E2B-it-GGUF (LM Studio)