Maaari ko bang patakbuhin ang Gemma 3 4B nang lokal?

Oo — bukas ang weights at available sa Hugging Face sa ilalim ng google/gemma-3-4b-it, kaya maaari mo itong patakbuhin gamit ang Ollama, LM Studio, o anumang compatible na runtime nang hindi nagpapadala ng data sa Google.

Magkano ang gastos ng Gemma 3 4B at gaano kahaba ang context limit?

Sa API ito ay $0.05 kada milyon na input tokens at $0.10 kada milyon na output tokens, na may 131,072-token na context window; libre naman kapag pinatakbo nang lokal maliban sa gastos ng sariling hardware.

Paano naiiba ang Gemma 3 4B sa mas malalaking Gemma 3 models?

Pareho silang may multimodal at multilingual na arkitektura ng generation ngunit mas kaunti ang parameters ng 4B, kaya mas mabilis at mas mura itong patakbuhin habang may kaunting kompromiso sa kakayahan sa komplikadong reasoning tasks.

Gemma 3 4B

4463°

#llm #google #paningin #maramihang wika #lokal #badyet

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Google | 131,072 token context | $0.05/M input, $0.10/M output. Ang Gemma 3 ay nagpapakilala ng multimodality, sinusuportahan ang vision-language input at text outputs. Kaya nitong hawakan ang mga konteksto hanggang 128k tokens, nakakaunawa ng mahigit 140 na wika, at nag-aalok ng pinahusay na kakayahan sa matematika, pangangatwiran, at chat, kabilang ang structured outputs at function calling.

Mga gabay para sa model na ito

Ollama vs LM Studio (2026): alin ang local AI app na gagamitin, at alin ang mga top models na pinapatakbo ng bawat isa

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Gemma 3 4B ay maliit na open-weights na modelo ng Google na higit ang kakayahan kaysa sa laki nito sa pamamagitan ng pagdagdag ng vision-language input, 128k-token na context window, at suporta para sa mahigit 140 na wika. Sa halagang $0.05 kada milyon na input tokens sa API, o libre kapag pinatakbo nang lokal, isa ito sa mga mas kapaki-pakinabang na maliliit na modelo na maaari mong pag-aari. Angkop ito para sa mga developer at tinkerer na nais ng multimodal at multilingual na kakayahan nang hindi kailangan ang malaking memorya o gastos ng malalaking modelo.

Kilalang-kilala sa

Vision-language input: mag-attach ng imahe at magtanong tungkol dito
128k na context window sa 4B-parameter na modelo
Mahigit 140 na wika ang naiintindihan agad
Function calling at structured outputs para sa tool-use pipelines
Open weights: i-download at patakbuhin nang offline

Mag-ingat sa

Ito ay 4B na modelo; ang komplikadong multi-step na reasoning ay mabilis maabot ang limitasyon kumpara sa mas malalaking modelo.
May nakalathalang presyo sa API ngunit hindi pa detalyado ng Google ang eksaktong lisensya para sa komersyal na paggamit ng weights dito.
Ang vision capability ay walang silbi kung walang runtime na sumusuporta sa multimodal input — suriin muna ang iyong lokal na stack.

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

Basahin ang resibo o label

Mag-attach ng larawan ng resibo, label ng pagkain, o handwritten na tala. Kunin ang bawat linya o field bilang JSON object na may mga key para sa pangalan, dami, at halaga. Kung hindi mabasa ang isang field, itakda ang halaga nito sa null.

Multilingual na tugon sa email

Nakakuha ako ng email sa French at kailangan kong sumagot nang propesyonal sa parehong French at English. Sinasabi ng email: 'Bonjour, nous avons bien reçu votre commande mais il manque une pièce jointe. Pourriez-vous nous la faire parvenir dès que possible ? Merci.' Gumawa ng tugon na kinikilala ang isyu at nangangakong ipapadala ang attachment sa loob ng isang araw ng trabaho.

Function schema mula sa paglalarawan

Mayroon akong weather tool na tumatanggap ng pangalan ng lungsod at opsyonal na petsa (ISO 8601). Gumawa ng JSON function-calling schema para dito sa OpenAI tool format, pagkatapos ay gumawa ng maikling Python snippet na tumatawag sa modelo gamit ang schema at ipinapakita ang parsed arguments na ibinabalik nito.

Ihambing sa

Gemini 2.5 Flash Lite
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.10/M input, $0.40/M output
Gemini 3.1 Flash Lite
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.25/M input, $1.50/M output
Gemini 3.5 Flash Lite
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.30/M input, $2.50/M output
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)
Modelong API lang
65,536 token na konteksto · $0.25/M input, $1.50/M output

Higit pang mga text model mula sa google

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Gemma 3 4B nang lokal?: Oo — bukas ang weights at available sa Hugging Face sa ilalim ng google/gemma-3-4b-it, kaya maaari mo itong patakbuhin gamit ang Ollama, LM Studio, o anumang compatible na runtime nang hindi nagpapadala ng data sa Google.
Magkano ang gastos ng Gemma 3 4B at gaano kahaba ang context limit?: Sa API ito ay $0.05 kada milyon na input tokens at $0.10 kada milyon na output tokens, na may 131,072-token na context window; libre naman kapag pinatakbo nang lokal maliban sa gastos ng sariling hardware.
Paano naiiba ang Gemma 3 4B sa mas malalaking Gemma 3 models?: Pareho silang may multimodal at multilingual na arkitektura ng generation ngunit mas kaunti ang parameters ng 4B, kaya mas mabilis at mas mura itong patakbuhin habang may kaunting kompromiso sa kakayahan sa komplikadong reasoning tasks.

Hatol ng Kapitan
Isang bihirang maliit na modelo na sulit ang halaga: vision input, 128k context, at mahigit 140 na wika sa presyong mahirap pagtalo.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Gemma 3 4B ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm google paningin maramihang wika lokal badyet mabilis

Mag-browse ayon sa pamilya ng model