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Gemma 4 E4Bをローカルで動かすには
Gemma 4 E4BはGemma系の、8Bのモデルです。スマホ/ノート向け軽量。用途の目安は汎用（会話・文章作成）、扱える文脈の長さは最大128K（公開 2026年3月2日）。
5.8GB4bit（Q4_K_M）・文脈8Kで必要なメモリ
必要なメモリ（量子化×文脈の長さ）
| 量子化 | 文脈8K | 文脈32K | 文脈128K |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M（4bit・定番） | 5.8GB | 6.4GB | 9.0GB |
| Q5_K_M（5bit） | 6.7GB | 7.3GB | 9.9GB |
| Q6_K（6bit） | 7.6GB | 8.2GB | 10.8GB |
| Q8_0（8bit・ほぼ劣化なし） | 9.5GB | 10.2GB | 12.7GB |
| BF16（無圧縮） | 17.2GB | 17.8GB | 20.4GB |
迷ったら Q4_K_M（4bit）が定番です。文脈（一度に読ませる長さ）を伸ばすほど、会話の記憶分のメモリが増えます。
VRAMに丸ごと載るグラボ（34機種・4bit以上・文脈8K・安い順）
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| Radeon RX 7600 VRAM 8GB | Q6_K | 7.6GB | ○ ギリギリ | 実用的（26 tok/秒） | 約39,800円 |
| Intel Arc B580 VRAM 12GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 実用的（32 tok/秒） | 約42,728円 |
| RTX 5050 VRAM 8GB | Q6_K | 7.6GB | ○ ギリギリ | 実用的（34 tok/秒） | 約53,980円 |
| RTX 3060 12GB VRAM 12GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 実用的（30 tok/秒） | 約54,800円 |
| RTX 3070 VRAM 8GB | Q6_K | 7.6GB | ○ ギリギリ | 快適（48 tok/秒） | 約61,500円 |
| RTX 5060 VRAM 8GB | Q6_K | 7.6GB | ○ ギリギリ | 快適（48 tok/秒） | 約67,800円 |
| RTX 5060 Ti 8GB VRAM 8GB | Q6_K | 7.6GB | ○ ギリギリ | 快適（48 tok/秒） | 約72,800円 |
| RTX 4060 VRAM 8GB | Q6_K | 7.6GB | ○ ギリギリ | 実用的（29 tok/秒） | 約75,000円 |
| RTX 3060 Ti VRAM 8GB | Q6_K | 7.6GB | ○ ギリギリ | 快適（48 tok/秒） | 約82,671円 |
| Radeon RX 6700 XT VRAM 12GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 実用的（27 tok/秒） | 約84,800円 |
| Radeon RX 9060 XT 16GB VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 実用的（23 tok/秒） | 約84,980円 |
| RTX 4060 Ti 8GB VRAM 8GB | Q6_K | 7.6GB | ○ ギリギリ | 実用的（31 tok/秒） | 約101,000円 |
| Radeon RX 7800 XT VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（44 tok/秒） | 約104,700円 |
| Radeon RX 7600 XT VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 実用的（20 tok/秒） | 約108,800円 |
| Radeon RX 6800 VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 実用的（36 tok/秒） | 約117,261円 |
| Radeon RX 9070 VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（45 tok/秒） | 約119,800円 |
| RTX 3080（10GB） VRAM 10GB | Q8_0 | 9.5GB | ○ ギリギリ | 快適（63 tok/秒） | 約132,580円 |
| Radeon RX 9070 XT VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（45 tok/秒） | 約134,700円 |
| RTX 5060 Ti 16GB VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 実用的（37 tok/秒） | 約134,800円 |
| RTX 5070 VRAM 12GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（55 tok/秒） | 約149,473円 |
| RTX 4070 / SUPER VRAM 12GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（42 tok/秒） | 約168,000円 |
| Radeon RX 7900 XT VRAM 20GB | BF16 | 17.2GB | ◎ 余裕 | 実用的（30 tok/秒） | 約178,498円 |
| RTX 5070 Ti VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（74 tok/秒） | 約209,800円 |
| RTX 4070 Ti VRAM 12GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（42 tok/秒） | 約227,349円 |
| RTX 5080 VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（79 tok/秒） | 約267,700円 |
| RTX 4060 Ti 16GB VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 実用的（24 tok/秒） | 約268,800円 |
| RTX 4080 VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（59 tok/秒） | 約308,800円 |
| RTX 3090 VRAM 24GB | BF16 | 17.2GB | ◎ 余裕 | 快適（41 tok/秒） | 約330,791円 |
| RTX 4070 Ti SUPER VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（55 tok/秒） | 約337,737円 |
| RTX 4080 SUPER VRAM 16GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（61 tok/秒） | 約356,340円 |
| Radeon RX 7900 XTX VRAM 24GB | BF16 | 17.2GB | ◎ 余裕 | 実用的（36 tok/秒） | 約359,800円 |
| RTX 4090 VRAM 24GB | BF16 | 17.2GB | ◎ 余裕 | 快適（44 tok/秒） | 約848,000円 |
| RTX 5090 VRAM 32GB | BF16 | 17.2GB | ◎ 余裕 | 快適（78 tok/秒） | 約1,189,800円 |
| RTX 2080 Ti VRAM 11GB | Q8_0 | 9.5GB | ◎ 余裕 | 快適（51 tok/秒） | — |
丸ごと載る中で一番安いのは Radeon RX 7600（価格.com最安 約39,800円・2026-10-14時点）です。 楽天Amazon
PCごと買うなら（BTOパソコン）
グラボだけでなくPC一式で買うなら、BTOパソコンのショップでグラボを選んで構成できます。目安は VRAM 8GB以上 のグラボです（例：RTX 5050）。
パーツの型番まで選べるショップなら パソコンショップSEVENでBTOパソコンを見る
静かさや冷却にこだわるなら BTOパソコンのサイコム
Mac・共有メモリのPC（Ryzen AI Max など）で動く構成
| GPU・PC | おすすめの量子化 | 必要メモリ | 判定 | 速度の目安 | 価格.com最安 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mac M4 Pro（48GB） 共有メモリ 48GB | BF16 | 17.2GB | ◎ 余裕 | やや遅い（10 tok/秒） | — |
| Ryzen AI Max+ 395（128GB） 共有メモリ 128GB | BF16 | 17.2GB | ◎ 余裕 | やや遅い（9.6 tok/秒） | — |
| Mac M4 Max（128GB） 共有メモリ 128GB | BF16 | 17.2GB | ◎ 余裕 | 実用的（20 tok/秒） | — |
| Mac M3 Ultra（256GB） 共有メモリ 256GB | BF16 | 17.2GB | ◎ 余裕 | 実用的（31 tok/秒） | — |
入手先
- モデルの配布元：Hugging Face（google/gemma-4-E4B-it）。ライセンス（商用利用の可否）は配布元のページで確認してください
- Ollamaで使う：Ollamaのモデル一覧で探す（量子化済みのものをコマンド1行で導入できます）
- LM Studioで使う：アプリ内の検索で「Gemma 4 E4B」と入れ、GGUF形式のファイルを選びます
導入の手順は ローカルLLMの始め方（Ollama・LM Studioの違い） にまとめています。
同じ系列のモデル
ほかのモデル
Qwen3.5 4BQwen・Q4で約3.8GBQwen3 8BQwen・Q4で約7.0GBLlama 3.1 8BLlama・Q4で約6.7GBMinistral 3 8BMistral・Q4で約7.3GBDeepSeek-R1-0528-Qwen3-8BDeepSeek・Q4で約7.0GBllm-jp-4 8B thinking日本語・Q4で約7.1GBQwen3-Swallow 8B日本語・Q4で約7.0GBQwen3.5 9BQwen・Q4で約6.9GBMinistral 3 14BMistral・Q4で約10.7GBQwen3 14BQwen・Q4で約11.2GBgpt-oss-20bOpenAI・Q4で約13.2GBDevstral Small 2 24BMistral・Q4で約16.9GBQwen3.8 27BQwen・Q4で約18.4GBQwen3-Coder 30B-A3BQwen・Q4で約20.4GBGLM-4.7-FlashGLM・Q4で約20.4GBNemotron 3 Nano 30B-A3BNVIDIA・Q4で約20.3GBQwen3 32BQwen・Q4で約23.1GBQwen3-Swallow 32B日本語・Q4で約23.1GBllm-jp-4 33B thinking日本語・Q4で約23.4GBQwen3.6 35B-A3BQwen・Q4で約23.1GBLlama 3.3 70BLlama・Q4で約47.0GBQwen3-Next 80B-A3BQwen・Q4で約51.2GBgpt-oss-120bOpenAI・Q4で約65.6GBMistral Small 4 119BMistral・Q4で約74.7GBQwen3.5 122B-A10BQwen・Q4で約78.2GB
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計算は llama.cpp（Ollama・LM Studio）でGGUF形式を使う場合の目安で、±10〜20%程度ずれることがあります。モデルの諸元は配布元の設定ファイル（config.json）から算出（データ更新 2026年9月27日）、価格は価格.comの最安値（2026-10-14）。