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gemma-4-E4B-it

由 google 制作工具包开发
新上架第 1 版 · 更新于
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概览

接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 的小型指令微调 Gemma 4 模型，为在笔记本和手机上运行而设计。

gemma-4-E4B-it 是一款工具包，属于开发类，由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版，最近更新于 。在本页下载，是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python 和 pip
  • BF16 约需 16 GB 磁盘空间，4-bit 约 4 GB（估算值）
  • 用来加载文件的 transformers 库
用在
  • 在 Windows、macOS 或 Linux 上，用 Python 和 transformers 库
  • 笔记本和移动设备，卡片把它们列为小模型的目标
  • 服务器和工作站，卡片把更大的 Gemma 4 尺寸定位在这里
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download google/gemma-4-E4B-it

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

gemma-4-E4B-it 是 Google DeepMind 的 Gemma 4 开放模型家族里经过指令微调的 E4B 模型。它接收文字、图像和音频作为输入，输出文字。它有 4.5B 有效参数，算上嵌入则是 8B，卡片说它为在笔记本和移动设备上高效本地运行而设计。

适合谁

想要一个小型开放模型来做对话、编程、推理和多模态任务，并且能在普通硬件上运行的开发者。

IndustryWho uses itHow they use itExample
软件开发开发者加入一个用于文字、代码和推理的本地模型在笔记本上运行的编程助手
移动与边缘应用应用构建者在设备本机上运行模型在手机上工作的助手
无障碍与媒体产品团队处理图像和语音音频一个读图并回答相关问题的模型
全球化产品多语言团队为多种语言的用户提供服务用支持的 140 多种语言之一回复

如果你不计代价地追求最高质量，可以跳过它，因为这个家族还有 12B、26B A4B 和 31B 模型。

用在哪里

  • 在 Windows、macOS 或 Linux 上，用 Python 和 transformers 库
  • 笔记本和移动设备，卡片把它们列为小模型的目标
  • 服务器和工作站，卡片把更大的 Gemma 4 尺寸定位在这里
Use caseWhoWhat they get back
对话与编程开发者小模型给出的文字回答和代码
图像提问应用构建者对你提供的图像给出的文字回答
音频输入产品团队由音频得到的文字输出，E4B 支持这一点

如何设置

  • Python 和 pip
  • BF16 约需 16 GB 磁盘空间，4-bit 约 4 GB（估算值）
  • 用来加载文件的 transformers 库
  1. 安装 Hugging Face hub 工具。
  2. 下载模型文件。
  3. 按模型卡片，用 transformers 加载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download google/gemma-4-E4B-it

如何使用

给模型发送文字、图像或音频，再读它写回的文字。模型支持 system 角色，让对话更可控，还有可以配置的思考模式。它也内置了函数调用支持，智能体用它来调用工具。

示例

你发送一张照片，再加一个简短的问题，问它展示了什么。模型读图后写出文字回答。你也可以先加一条 system 消息，设定它的语气或角色。

新手与专家

如果你是新手，先从一个简短的文字问题和一条 system 消息开始，再加入图像。E4B 这个尺寸是面向手机和笔记本的。

E4B 里的 E 代表有效参数。小模型使用逐层嵌入，这些是只用于快速查找的大表。模型有 42 层，512 个 token 的滑动窗口与全局注意力交错，词表 262K，视觉编码器约 150M，音频编码器约 300M。

  1. 你发送文字、图像或音频
  2. 模型读取它，若开启则先思考
  3. 它输出文字
  4. 你使用回答或调用工具

注意事项

  • 上下文：小模型能处理 128K token，中等模型能处理 256K
  • 输出：即使输入是图像或音频，它也只生成文字
Gemma 4 稠密模型各尺寸的总参数量，单位十亿
E2B2.3 billion
E4B4.5 billion
12B11.95 billion
31B30.7 billion
  • License: apache-2.0
  • Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，只需要你自己的硬件
  • Data it reaches: 下载会取回模型文件，它会读取你给它的文字、图像和音频
  • Not for: 生成图像或音频，因为输出是文字

README 和文件

README

gemma-4-E4B-it

接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 的小型指令微调 Gemma 4 模型，为在笔记本和手机上运行而设计。

由 google 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：gemma-4-E4B-it 是 Google DeepMind 的 Gemma 4 开放模型家族里经过指令微调的 E4B 模型。它接收文字、图像和音频作为输入，输出文字。它有 4.5B 有效参数，算上嵌入则是 8B，卡片说它为在笔记本和移动设备上高效本地运行而设计。

适合谁：想要一个小型开放模型来做对话、编程、推理和多模态任务，并且能在普通硬件上运行的开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件开发 | 开发者 | 加入一个用于文字、代码和推理的本地模型 | 在笔记本上运行的编程助手
移动与边缘应用 | 应用构建者 | 在设备本机上运行模型 | 在手机上工作的助手
无障碍与媒体 | 产品团队 | 处理图像和语音音频 | 一个读图并回答相关问题的模型
全球化产品 | 多语言团队 | 为多种语言的用户提供服务 | 用支持的 140 多种语言之一回复

如果你不计代价地追求最高质量，可以跳过它，因为这个家族还有 12B、26B A4B 和 31B 模型。

用在哪里：

  • 在 Windows、macOS 或 Linux 上，用 Python 和 transformers 库
  • 笔记本和移动设备，卡片把它们列为小模型的目标
  • 服务器和工作站，卡片把更大的 Gemma 4 尺寸定位在这里
Use case | Who | What they get back
对话与编程 | 开发者 | 小模型给出的文字回答和代码
图像提问 | 应用构建者 | 对你提供的图像给出的文字回答
音频输入 | 产品团队 | 由音频得到的文字输出，E4B 支持这一点

如何设置：

  • Python 和 pip
  • BF16 约需 16 GB 磁盘空间，4-bit 约 4 GB（估算值）
  • 用来加载文件的 transformers 库
  1. 安装 Hugging Face hub 工具。
  2. 下载模型文件。
  3. 按模型卡片，用 transformers 加载模型。
pip install -U huggingface_hub
hf download google/gemma-4-E4B-it

如何使用：给模型发送文字、图像或音频，再读它写回的文字。模型支持 system 角色，让对话更可控，还有可以配置的思考模式。它也内置了函数调用支持，智能体用它来调用工具。

示例：你发送一张照片，再加一个简短的问题，问它展示了什么。模型读图后写出文字回答。你也可以先加一条 system 消息，设定它的语气或角色。

新手与专家：如果你是新手，先从一个简短的文字问题和一条 system 消息开始，再加入图像。E4B 这个尺寸是面向手机和笔记本的。

E4B 里的 E 代表有效参数。小模型使用逐层嵌入，这些是只用于快速查找的大表。模型有 42 层，512 个 token 的滑动窗口与全局注意力交错，词表 262K，视觉编码器约 150M，音频编码器约 300M。

你发送文字、图像或音频
模型读取它，若开启则先思考
它输出文字
你使用回答或调用工具

注意事项：

  • 上下文：小模型能处理 128K token，中等模型能处理 256K
  • 输出：即使输入是图像或音频，它也只生成文字
Title: Gemma 4 稠密模型各尺寸的总参数量，单位十亿
E2B: 2.3 billion
E4B: 4.5 billion
12B: 11.95 billion
31B: 30.7 billion
  • License: apache-2.0
  • Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，只需要你自己的硬件
  • Data it reaches: 下载会取回模型文件，它会读取你给它的文字、图像和音频
  • Not for: 生成图像或音频，因为输出是文字

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

  • 任务：any to any
  • 框架：transformers
  • 参数量：8B
  • Weights: about 16 GB in BF16; about 4 GB at 4-bit (estimate)
  • Formats: Safetensors
  • 最近 30 天下载：4,298,348
  • 点赞：1,850
  • 许可证：apache-2.0
  • 基于：google/gemma-4-E4B
  • Quantized versions: 450
  • Fine-tunes: 473
  • 标签：transformers, safetensors, gemma4, image-text-to-text, any-to-any

链接

  • 模型：https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it
  • 文件：https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download google/gemma-4-E4B-it

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件，共 5 KB，以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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gemma-4-12B-it共有 any-to-any · image-text-to-text · transformers1,738,9051,73512Bapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 读取的数值。

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大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论，来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的，也未经核实，点开即可在原帖处阅读。

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