Gemma 4 출시: 로컬 AI 호스팅을 위한 4가지 모델 크기
Gemma 4 모델 사양
Gemma 4는 이제 다양한 하드웨어 시나리오에 맞춰 4가지 구성으로 셀프 호스팅 AI 모델로 이용 가능합니다. 출처에 따르면, Claude, Codex 또는 Gemini와 경쟁하지 않으며, 작고 유능한 셀프 호스팅 모델이 토큰을 절약할 수 있는 멀티 라우팅 시나리오에서 실용적인 옵션으로 자리매김하고 있습니다.
모델 변형 및 하드웨어 요구 사항
- E2B (2.3B 유효 파라미터): 휴대폰 및 Raspberry Pi와 같은 엣지 디바이스를 위해 제작되었습니다. 약 4-8GB RAM이 필요하며 CPU에서 잘 작동합니다. VPS 호스팅에 권장됩니다.
- E4B (4.5B 유효 파라미터): 노트북 및 저사양 하드웨어를 위해 제작되었습니다. 낮은 메모리 사용량을 유지합니다.
- 26B MoE (총 25B, 활성 3.8B): 소비자용 GPU를 위해 제작되었습니다. 4B 모델과 유사한 추론 속도로 실행됩니다.
- 31B Dense: 중급 GPU 및 워크스테이션을 위해 제작되었습니다. 4비트 양자화 사용 시 약 16-20GB VRAM이 필요합니다.
기능 및 이용 가능성
모든 Gemma 4 모델은 텍스트와 비전 기능을 모두 갖춘 멀티모달입니다. 특히 E2B 및 E4B 엣지 모델은 실시간 오디오를 지원합니다. 이 모델들은 고급 추론 및 에이전트 워크플로우를 위해 제작되었습니다.
Gemma 4는 Google AI Studio, Hugging Face, Kaggle 및 Ollama에서 이용 가능합니다.
📖 Read the full source: r/openclaw
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