gemma-4-E2B-it

размышляющая
мультимодальная
русскоязычная

Gemma-4-E2B-it — это самая компактная и энергоэффективная модель в линейке, предназначенная для работы в условиях предельно ограниченных ресурсов. Как и версия  E4B, модель использует технику Per-Layer Embeddings (PLE), позволяющую достичь высокой производительности при минимальном потреблении памяти. Общий объем параметров модели составляет 5.1 миллиарда, но во время вывода активна лишь эффективная часть — 2.3 миллиарда. Модель построена на 35 слоях, поддерживает контекстное окно в 128 тысяч токенов и использует гибридное внимание со скользящим окном на 512 токенов.

E2B является полностью мультимодальной и способна обрабатывать не только текст и изображения, но и аудио (оснащена аудио-энкодером на ~300M параметров). Этот набор возможностей при крайне низких требованиях к памяти делает модель уникальной в своём классе. Разработчики подчеркивают, что E2B специально спроектирована для эффективного локального использования на ноутбуках и мобильных устройствах. По оценкам сообщества, модель способна работать на устройствах с оперативной памятью менее 1.5 ГБ, включая смартфоны.

Несмотря на скромный размер, E2B демонстрирует впечатляющие результаты. По многочисленным независимым оценкам сообщества, эта модель превосходит Gemma-3 27B в некоторых задачах несмотря на то, что её эффективный размер в 12 раз меньше. Разработчики особенно рекомендуют E2B для рутинных агентных процессов, задач оптического распознавания символов (OCR) и сценариев, где критически важны низкая задержка и возможность инференса на периферийных устройствах. При этом лицензия Apache 2.0 открывает широкие возможности для внедрения модели в самые разнообразные коммерческие приложения.

С рекомендации по использованию модели от разработчиков можно ознакомиться по этой ссылке -  https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_4?hl=ru


Дата анонса: 02.03.2026
Параметров: 6B
Контекст: 132K
Слоев: 35, с полным вниманием: 3, без внимания: 20
Тип внимания: Sliding Window Attention
Разработчик: Google DeepMind
Версия Transformers: 5.5.0.dev0
Версия vLLM: gemma4
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с gemma-4-E2B-it. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга gemma-4-E2B-it

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 3,83 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 145.50 12,88 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 217.80 14,10 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 2,51 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 253.75 14,05 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 18,49 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 23,03 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 215.75 66,31 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 238.45 66,24 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 255.85 79,80 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 70,05 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 125,36 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 129,10 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 2,00 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 108.28 11,05 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 162.70 12,27 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 1,59 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 166.56 12,22 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 17,58 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 21,19 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 64,75 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 205.98 64,68 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 78,25 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 69,27 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 123,80 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 128,32 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 77.20 9,79 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
2 51,34 ₽ 6,68 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 124.89 11,00 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 10,96 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
131 072
pipeline
3 127,37 ₽ 8,01 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 16,95 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 19,93 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
4 162,57 ₽ 3,93 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 63,67 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 63,61 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 77,17 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 68,73 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 122,73 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 127,78 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.