LLMGemmaMIT

Gemma 4 E2B

google/gemma-4-e2b-it

参数量

5.1B

上下文

128K

下载量

3.8M

点赞

883

架构

transformer

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GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
17.0 GB
RAM 32.0 · Disk 53.8
33.3 GB
RAM 49.9 · Disk 79.8
130.7 GB
RAM 196.1 · Disk 118.8
FP88bit
11.0 GB
RAM 32.0 · Disk 46.4
27.0 GB
RAM 40.5 · Disk 72.4
124.2 GB
RAM 186.2 · Disk 111.4
INT88bit
11.0 GB
RAM 32.0 · Disk 46.4
27.0 GB
RAM 40.5 · Disk 72.4
124.2 GB
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AWQ4bit
8.1 GB
RAM 32.0 · Disk 42.8
24.0 GB
RAM 35.9 · Disk 68.8
121.0 GB
RAM 181.5 · Disk 107.8
GPTQ4bit
8.1 GB
RAM 32.0 · Disk 42.9
24.0 GB
RAM 36.0 · Disk 68.9
121.0 GB
RAM 181.6 · Disk 107.9
GGUF4bit
8.2 GB
RAM 32.0 · Disk 43.0
24.1 GB
RAM 36.1 · Disk 69.0
121.1 GB
RAM 181.7 · Disk 108.0

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5090

32 GB VRAM

$246/月

≈ 728.5 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 510 tok/s

score 0.6973

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Cheapest

2× Tesla V100

32 GB VRAM

$42.2/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.6463

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 6243.9 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 4370.7 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX 3090

24 GB VRAM

$78.7/月

≈ 380.5 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 266.3 tok/s

score 0.6417

Deploy on vast ↗

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24 GB VRAM

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24 GB VRAM

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24 GB VRAM

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24 GB VRAM

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RTX 4090

24 GB VRAM

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