https://x.com/googledeepmind/status/2039735446628925907?s=46Если Gemini не ошибается, то это может быть очень вкусно:
Эта ссылка ведет на анонс новой линейки открытых моделей Gemma 4 от Google DeepMind, представленной 2 апреля 2026 года. Требования к «железу» зависят от того, какую именно версию модели вы планируете запускать (их четыре).
Для работы в домашних условиях (через такие инструменты, как Ollama, LM Studio или NVIDIA AI Workbench) ориентируйтесь на следующие характеристики:
1. Gemma 4 E2B и E4B (Effective 2B / 4B)
Это компактные модели, оптимизированные для работы на «граничных» устройствах и потребительских ПК.
* Видеопамять (VRAM): Минимум 4–6 ГБ.
* Железо: Пойдут практически на любой современной видеокарте уровня NVIDIA RTX 3050/4050 и выше.
* Альтернативы: Могут работать на одноплатных компьютерах (уровня Raspberry Pi или Tinkerboard), а также на смартфонах с поддержкой AI-ускорения (Snapdragon 8 Gen 3+ или чипы Google Tensor).
2. Gemma 4 26B MoE (Mixture of Experts)
Использует архитектуру «смеси экспертов», что делает её очень быстрой, так как при каждом запросе задействуется только часть параметров (около 3.8 млрд из 26 млрд).
* Видеопамять (VRAM): Около 16–18 ГБ (для 4-битной квантованной версии).
* Железо: Оптимально — видеокарта с 20–24 ГБ VRAM (например, RTX 3090/4090) или Mac с процессором M2/M3 и 24 ГБ+ объединенной памяти.
3. Gemma 4 31B Dense
Самая мощная и «умная» модель в семействе, предназначенная для сложных задач логики и программирования.
* Видеопамять (VRAM): Минимум 19–20 ГБ (для комфортной работы 4-битной версии).
* Железо: Желательна карта уровня RTX 3090/4090 (24 ГБ). На картах с 8–12 ГБ VRAM запустить её полноценно не удастся без сильной потери скорости (придется выгружать часть данных в медленную оперативную память).
Ключевые особенности платформы:
* NVIDIA RTX: Модели Gemma 4 получили специальную оптимизацию для тензорных ядер NVIDIA. На картах серии RTX 40-й серии они работают значительно быстрее благодаря поддержке новых алгоритмов сжатия.
* Apple Silicon: Версии для Mac полностью поддерживают Metal, что позволяет моделям 26B и 31B работать очень плавно на ноутбуках MacBook Pro с объединенной памятью.
* Локальное использование: Все эти модели можно запускать полностью оффлайн, что критично для конфиденциальности или работы в условиях нестабильного интернета.
Для большинства задач разработчика, использующего современную систему с видеокартой среднего сегмента (8 ГБ VRAM), оптимальным выбором станет версия E4B — она обеспечит высокую скорость генерации и достаточное качество ответов.
