Familia Gemma · 2B de parámetros

Gemma 3n E2B

2B efectivos (6B brutos), MatFormer. 140+ idiomas. Solo texto en Ollama.

🇺🇸 Google·Licencia Gemma·Contexto 32k tokens·Fecha de lanzamiento mayo de 2025← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Diseñado para dispositivos móviles y edge
  • Multilingüe 140 idiomas
  • Máxima eficiencia en el uso de la memoria
Limitaciones que debes conocer
  • —Contexto de solo 32k
  • —Menor rendimiento que Gemma 3 9B en calidad absoluta
Arquitectura
Gemma 3n E2B · arquitectura para dispositivos · 2B parámetros efectivos · matPow
Entrenamiento
Google Gemma 3n, optimizado para móvil/edge con embeddings por capa compartidos.
Ideal para
Mobile/edgeMultilingüe compacto

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama run gemma3n:e2b
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
2 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
2.5 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
3.5 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
6 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 6 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Gemma 3n E2B?

Para ejecutar Gemma 3n E2B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 2 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: Gemma 3n E2B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~35t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~100t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~200t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900