gemma-4-E4B-it

размышляющая
мультимодальная
русскоязычная

Gemma-4-E4B-it — вторая по размеру среди плотных моделей в новой линейке открытых LLM от google, предлагающая достойную производительность при крайне экономном потреблении ресурсов. Модель использует инновационную технику Per-Layer Embeddings (PLE), которая существенно изменяет подход к построению малых языковых моделей. В стандартных трансформерах каждый токен получает один вектор (эмбеддинг), проходящий через все слои сети. PLE работает иначе: каждый из 42 слоев декодера получает свой собственный небольшой эмбеддинг для каждого токена. Эти эмбеддинги хранятся в больших таблицах (общий объем модели достигает 8 миллиардов параметров), но во время вывода (инференса) активна лишь их эффективная часть — 4.5 миллиарда.

Такая архитектура позволяет модели E4B достигать производительности, сопоставимой с моделями в 2–3 раза большего размера. По отзывам сообщества, E4B уверенно превосходит Gemma-3 27B в ряде задач несмотря на то, что её эффективный размер в 12 раз меньше. Модель поддерживает контекстное окно в 128 тысяч токенов и использует гибридное внимание со скользящим окном на 512 токенов. Ключевым отличием E4B от старшей модели 31B является встроенная поддержка аудио (энкодер на ~300M параметров), что делает модель универсальной – она способна одновременно обрабатывать текст, изображения и звук.

Разработчики позиционируют E4B как модель для сложных локальных задач. Она идеально подходит для использования на высокопроизводительных ноутбуках, мощных мобильных устройствах и встраиваемых системах. Благодаря Apache 2.0, модель можно свободно донастраивать и встраивать в коммерческие продукты, работающие в условиях ограниченной оперативной памяти.

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: 8B
Контекст: 132K
Слоев: 42, с полным вниманием: 7
Тип внимания: Sliding Window Attention
Разработчик: Google DeepMind
Версия Transformers: 5.5.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с gemma-4-E4B-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-E4B-it

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
131 072
1 29,33 ₽ 1,05 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 1,05 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 4,13 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
131 072
tensor
2 61,37 ₽ 2,29 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 4,13 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 1,52 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 4,13 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 7,22 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 12,33 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 7,22 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 25,76 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 25,76 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 31,16 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 49,31 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 3,06 Запустить
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
2 48,14 ₽ 5,08 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
2 51,34 ₽ 5,08 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
131 072
tensor
2 61,37 ₽ 1,22 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 3,06 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 3,06 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 6,15 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 11,26 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
131 072
pipeline
3 127,37 ₽ 3,23 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 6,15 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
4 162,57 ₽ 6,02 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 24,68 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 24,68 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 30,09 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 48,24 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 1,80 Запустить
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
2 48,14 ₽ 3,82 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
2 51,34 ₽ 3,82 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 1,80 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
131 072
pipeline
3 74,84 ₽ 3,13 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 1,80 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
4 99,74 ₽ 6,31 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 4,89 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 10,00 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
131 072
pipeline
3 127,37 ₽ 1,98 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 4,89 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
4 162,57 ₽ 4,76 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 23,43 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 23,43 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 28,83 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 46,98 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

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