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.)
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 217.80 16,45 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 145.50 14,29 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 253.75 15,37 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 215.75 68,14 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 238.45 67,36 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 255.85 80,91 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 162.70 14,62 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 108.28 13,40 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 166.56 14,57 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 205.98 66,68 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 80,25 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 2,16 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 77.20 11,24 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 124.89 12,43 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 2,54 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 12,38 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 18,52 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 21,35 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 65,66 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 64,74 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 78,38 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 70,07 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 123,94 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 129,13 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.