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Gemma 3n E2B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Google ・ 公開 2025-06 ・ 4.46Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

スマホ・ノート向けGemma 3nの小さいほう。GPUなしのメモリ16GBでも動く

3.5GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）
VRAM 6GB実用になるいちばん安いGPU: GeForce RTX 3060 Laptop
8GB実用になるいちばん小さいMac: M2（8GB）
32,768最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

スマホやノートのような限られた機材で動かす前提で、Googleが設計したGemma 3nの小さいほうです。総4.46Bを持ちながら、配布元の説明では一部だけを働かせる仕組みで実質2B相当の負荷に抑えています。4bitの重みに8kの文脈を合わせて3.5GB。M2（8GB）で推定28.3tok/s、GPUなしのRyzen AI 300（16GB）でも推定23.3tok/s、RTX 3060 Laptopなら推定83.6tok/sです。

同じシリーズのE4B（5.0GB）が重いと感じる8GBのMacや内蔵GPUのノートで、先に選びたい1本。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（unsloth/gemma-3n-E2B-it-GGUF） に置かれている実際のファイルサイズです。KVキャッシュ（会話の作業メモリ）は8,192トークン・fp16として、モデルの構造（30層・うち24層は直近の範囲だけを見る層）から計算しています。必要メモリの合計には計算用のバッファも含めています。

量子化ファイルKVキャッシュ（8k）必要合計GPUならMacなら
2bit（IQ2_M）
品質劣化大。最後の手段		2.0GB0.1GB2.7GBVRAM 4GB〜8GB〜
2bit（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		2.1GB0.1GB2.7GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		2.3GB0.1GB3.0GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		2.7GB0.1GB3.4GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		2.8GB0.1GB3.5GBVRAM 6GB〜8GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		3.1GB0.1GB3.8GBVRAM 6GB〜8GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		3.9GB0.1GB4.7GBVRAM 6GB〜8GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		4.5GB0.1GB5.2GBVRAM 6GB〜8GB〜
16bit（F16）
元精度		8.3GB0.1GB9.2GBVRAM 10GB〜16GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Gemma 3n E2BはGoogleが2025年6月に公開した4.46Bのモデルです。GGUFのヘッダには30層と書かれており、全パラメータを毎回読み出すdense型なので、生成速度はファイルサイズとメモリ帯域幅でほぼ決まります。注意機構は混合型で、全域注意が6層、残り24層は窓512トークンのスライディングウィンドウです。

コンテキストに比例して増えるのは全域注意の6層ぶん（1トークンあたり約12KB）だけで、スライディングウィンドウの24層は窓512トークンぶん（約0.0GB）で頭打ちになります。実際の値は、8,192トークンで0.1GB、学習時の上限32,768トークンまで伸ばすと0.4GBです。

ライセンス表記: gemma（層数と窓の大きさはGGUFヘッダから取得）

このモデルを実際に使うなら

Googleのカードには画像・動画・音声も入力できると書かれていますが、当サイトが参照したGGUFの配布元は、現時点で文字だけの対応と明記しています。音声を試すならTransformers 4.53.0以降で元の重みを動かす道になり、F16で8.3GBを見込む必要があります。

文脈は入出力の合計で32Kまで。全域注意は6層だけで残り24層は512トークンの窓なので、上限まで使っても全域の層のKVは約0.4GBです。推奨設定はtemperature 1.0、top_k 64、top_p 0.95。ライセンスはGoogleのGemma利用規約。

約1年後に出たGemma 4 E2B（4.65B）も同じ枠に収まる大きさで、並べて比べる価値があります。

このモデルの系統

GGUFヘッダに書かれたアーキテクチャはgemma3nで、当サイト収録の204モデル中2本が同じ系統です。ツール側の対応状況は、使う前に確認しておくと確実です。

配布元はunsloth/gemma-3n-E2B-it-GGUF、元になったモデルはgoogle/gemma-3n-E2B-itです。

同じGoogleのモデルでは、サイズの近いものにGemma 4 E2B（4.65B）、Gemma 3 4B（3.88B）、Gemma 3n E4B（6.87B）があります。

コンテキスト長を伸ばすと必要メモリはどう増えるか

長い文書を渡す、会話を続ける、コードベース全体を読ませる。こうした使い方ではコンテキスト長を伸ばしますが、その分KVキャッシュがメモリを食います。4bit（Q4_K_M）（2.8GB）を前提に、コンテキスト長ごとの必要メモリを計算しました。このモデルは30層のうち24層がスライディングウィンドウ注意（窓512トークン）なので、長くしてもKVが伸びにくい構造です。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0960.1GB3.5GBVRAM 4GB〜8GB〜
8,192既定0.1GB3.5GBVRAM 6GB〜8GB〜
16,3840.2GB3.6GBVRAM 6GB〜8GB〜
32,7680.4GB3.8GBVRAM 6GB〜8GB〜

KVキャッシュをq8_0に量子化すると、32,768トークンでのKVは約0.4GBから約0.2GBに減ります（品質はわずかに落ちます）。

同じサイズ帯の他のモデル

モデル開発元4bitで必要一言
AFM-4.5BArcee AI3.9GBArcee AIの4.5B。Apache 2.0。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く
Gemma 4 E2BGoogle3.6GB最小クラス。古いノートや常時稼働の軽い用途に
AREX-Turbo 4BBAAI（北京智源）3.5GB検索を繰り返す深い調査エージェント向けの4B。Apache 2.0。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く
Fara1.5 4BMicrosoft3.5GBFara1.5の最小4B。ノートでブラウザ操作エージェントを試すのに向く。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く
Qwen3.5 4BAlibaba3.4GBGPUなしのノートでも動く2026年の小型。メモリ8GBでも使える
Nanbeige4.2 3BNanbeige3.8GBエージェント用途向けに調整した小型3B。Apache 2.0。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く

4bit（Q4_K_M）が動く機種と推定速度

4bit（Q4_K_M）なら127機種で20 tok/s以上、10機種で8〜20 tok/s（テキスト生成の推定・計算方法）。

快適 20 tok/s以上（127機種）

実用 8〜20 tok/s（10機種）

遅い 動くが遅い（4機種）

メモリに一部を逃がせば動く（1機種・CPUオフロード、PCのメモリ32GB想定）

動かない機種（0）を見る

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    よくある質問

    Gemma 3n E2Bを動かすのに必要なVRAMは？

    4bit量子化（4bit（Q4_K_M））でファイル2.8GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約3.5GBが必要です。GPU単体ならGeForce RTX 3060 Laptop（VRAM 6GB）から実用速度で動きます。

    Gemma 3n E2BはMacで動く？

    動きます。ユニファイドメモリ8GB以上のApple Silicon（例: Apple M2（8GB））なら、4bit量子化で実用的な速さが出ます。

    このクラスの選び方: ローカルLLM（8Bクラス）に必要なPC / MacかWindowsか

    手持ちのPCで判定する