Pot rula Gemma 3 4B local?

Da — greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face sub google/gemma-3-4b-it, deci îl poți rula cu Ollama, LM Studio sau orice runtime compatibil fără să trimiți date la Google.

Care este costul Gemma 3 4B și limita de context?

Prin API costă 0,05 USD per milion de tokeni de intrare și 0,10 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 131.072 tokeni; rularea locală este gratuită în afara costurilor hardware proprii.

Cum diferă Gemma 3 4B de modelele Gemma 3 mai mari?

Împarte aceeași arhitectură multimodală și multilingvă de generare, dar are mai puțini parametri, deci este mai rapid și mai ieftin la rulare, sacrificând puțin din capacitatea pentru raționamente complexe.

Gemma 3 4B

4463°

#llm #google #viziune #multilingv #local #buget

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Google | context de 131.072 tokeni | $0.05/M input, $0.10/M output. Gemma 3 introduce multimodalitatea, suportând input vizual-limbaj și output text. Gestionează ferestre de context de până la 128k tokeni, înțelege peste 140 de limbi și oferă capacități îmbunătățite de matematică, raționament și chat, inclusiv output-uri structurate și apeluri de funcții.

Ghiduri pentru acest model

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Gemma 3 4B este modelul mic cu greutăți deschise al Google care depășește clasa sa prin adăugarea de input vizual-limbaj, o fereastră de context de 128k tokeni și suport pentru peste 140 de limbi. La 0,05 USD per milion de tokeni de intrare prin API sau gratuit când îl rulezi local, este unul dintre cele mai capabile modele mici pe care le poți deține efectiv. Se potrivește dezvoltatorilor și pasionaților care vor capacități multimodale și multilingve fără memoria sau costul unui model mare.

Cunoscut pentru

Input vizual-limbaj: atașează o imagine și pune întrebări despre ea
Fereastră de context de 128k tokeni într-un model de 4B parametri
Peste 140 de limbi înțelese din start
Apelarea funcțiilor și ieșiri structurate pentru fluxuri de lucru cu unelte
Greutăți deschise: descarcă și rulează complet offline

Atenție la

Este un model de 4B; raționamente complexe în mai mulți pași vor atinge mai repede un plafon decât frații mai mari.
Prețurile API sunt publicate, dar Google nu a detaliat termenii de licență pentru utilizarea comercială a greutăților.
Capacitatea vizuală nu înseamnă mare lucru fără un runtime care suportă input multimodal — verifică mai întâi stiva locală.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Citește o chitanță sau etichetă

Atașează o fotografie a unei chitanțe, etichete alimentare sau notițe scrise de mână. Extrage fiecare element sau câmp ca un obiect JSON cu chei pentru nume, cantitate și valoare. Dacă un câmp este ilizibil, setează valoarea lui la null.

Răspuns email multilingv

Am primit acest email în franceză și trebuie să răspund profesional în franceză și engleză. Emailul spune: 'Bonjour, nous avons bien reçu votre commande mais il manque une pièce jointe. Pourriez-vous nous la faire parvenir dès que possible ? Merci.' Scrie un răspuns care recunoaște problema și promite să trimită atașamentul în termen de o zi lucrătoare.

Schema funcției dintr-o descriere

Am o unealtă meteo care acceptă numele unui oraș și o dată opțională (ISO 8601). Scrie un schema JSON pentru apelarea funcției în formatul OpenAI, apoi un scurt fragment Python care apelează modelul cu schema respectivă și afișează argumentele parsate returnate.

Compară cu

Gemini 2.5 Flash Lite
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.10/M intrare, $0.40/M ieșire
Gemini 3.1 Flash Lite
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.25/M intrare, $1.50/M ieșire
Gemini 3.5 Flash Lite
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.30/M intrare, $2.50/M ieșire
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)
Model doar API
context de 65,536 tokeni · $0.25/M intrare, $1.50/M ieșire

Mai multe modele text de la google

Întrebări frecvente

Pot rula Gemma 3 4B local?: Da — greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face sub google/gemma-3-4b-it, deci îl poți rula cu Ollama, LM Studio sau orice runtime compatibil fără să trimiți date la Google.
Care este costul Gemma 3 4B și limita de context?: Prin API costă 0,05 USD per milion de tokeni de intrare și 0,10 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 131.072 tokeni; rularea locală este gratuită în afara costurilor hardware proprii.
Cum diferă Gemma 3 4B de modelele Gemma 3 mai mari?: Împarte aceeași arhitectură multimodală și multilingvă de generare, dar are mai puțini parametri, deci este mai rapid și mai ieftin la rulare, sacrificând puțin din capacitatea pentru raționamente complexe.

Verdictul căpitanului
Un model mic rar care merită: input vizual, context 128k și peste 140 de limbi la un preț greu de combătut.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Gemma 3 4B este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm google viziune multilingv local buget rapid

Răsfoiește după familia de modele