Skip to content
简体中文

切换主题

// Gemma · 文本大模型

gemma-2-2b-jpn-it 本地部署与显存需求

2.61B 参数。4 位量化约 2.2 GB,BF16 约 6.3 GB。

发布 2024-09-25许可:可商用(有条件)显存为估算值

01规格

发布方Google · google
系列Gemma · gemma-2-jpn
类型文本大模型 (text-generation)
参数量2.61B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度—
发布权重BF16 · 5.2 GB下载量
许可Gemma Terms of Use · 可商用(有条件)可商用,但受厂商自有许可条款约束(用户量上限、使用政策、署名或地区限制等),上线前请阅读原文。
发布日期2024-09-25 (Hugging Face 仓库创建日)
下载受限仓库:需在 Hugging Face 同意许可后才能下载。

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)5.2 GB 8GB 显卡Mac 16GB
FP8 / INT8 / Q8_02.8 GB 8GB 显卡Mac 16GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)1.6 GB 8GB 显卡Mac 16GB

KV 缓存未估算:官方 config.json 受限访问或缺少注意力参数。上表合计只含权重 + 开销。

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

google 官方发布的 1 个仓库。

05Gemma 其他模型

全部 48 个 →
模型参数4 位合计发布
embeddinggemma-2744M1.0 GB2026-09-14
diffusiongemma-26B-A4B-it25.8B / 4B18.3 GB2026-06-09
gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized12B9.3 GB2026-06-04
gemma-4-12B-it12B9.3 GB2026-05-23
gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized7.94B5.9 GB2026-04-30
gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized5.1B4.0 GB2026-04-29
gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-unquantized25.8B / 4B18.3 GB2026-04-29
gemma-4-31B-it-qat-q4_0-unquantized31.3B23.5 GB2026-04-28

06来源

数据核对于 2024-10-02。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)