O Gemma 4 oferece cinco variantes distintas de modelo, cada uma otimizada para diferentes hardwares e casos de uso. Este guia ajuda você a escolher a certa.
A Família de Modelos Gemma 4 em um Relance
| Modelo | Parâmetros | Parâmetros Ativos | Contexto | Melhor Para |
|---|---|---|---|---|
| E2B | 2,3B | 2,3B | 128K | Mobile, IoT, dispositivos edge |
| E4B | 4,5B | 4,5B | 128K | Laptops, tablets, GPUs edge |
| 12B | — | — | — | Cargas de trabalho multimodais (lançada em 3 de junho de 2026) |
| 26B A4B | 26B | 3,8B (MoE) | 256K | GPUs de consumo, inferência com custo eficiente |
| 31B Dense | 30,7B | 30,7B | 256K | Qualidade máxima, fine-tuning, workstations |
Gemma 4 E2B: O Modelo Ultracompacto
Melhor para: Telefones, Raspberry Pi, Jetson Nano e outros dispositivos com recursos limitados.
O modelo E2B concentra capacidade impressionante em apenas 2,3 bilhões de parâmetros efetivos. Na quantização Q4, ele requer apenas 3,2 GB de memória — pequeno o suficiente para rodar na maioria dos smartphones modernos.
Principais pontos fortes:
- Suporte nativo a entrada de áudio
- Latência quase zero para tarefas simples
- Operação totalmente offline
- Janela de contexto de 128K
Limitações: Qualidade de raciocínio inferior em comparação com variantes maiores. Melhor para tarefas diretas como resumo de texto, perguntas e respostas básicas e traduções rápidas.
Gemma 4 E4B: O Ponto Ideal para Edge
Melhor para: Laptops, tablets, aplicativos Android/iOS e GPUs edge.
O E4B dobra a capacidade do E2B enquanto permanece implantável em hardware de consumo. Na quantização Q4, ele precisa de cerca de 5 GB — confortável para a maioria dos laptops.
Principais pontos fortes:
- Capacidades de áudio e visão
- Suporte ao AICore preview no Android
- Integração com ML Kit GenAI API
- Forte desempenho multilíngue
Quando escolher o E4B em vez do E2B: Quando você precisa de melhor qualidade de raciocínio e tem um pouco mais de memória disponível. O E4B é o ponto de partida recomendado para a maioria das implantações locais.
Gemma 4 12B: A variante multimodal unificada
Ideal para: Cargas de trabalho que combinam texto, imagens e áudio em um único pipeline.
A configuração 12B chegou em 3 de junho de 2026, após o lançamento original em abril, e usa uma arquitetura multimodal unificada em vez de acoplar codificadores separados a uma base de texto. Isso faz dela a variante a ser considerada primeiro quando um único modelo precisa lidar com mais de um tipo de entrada sem uma camada de roteamento criada manualmente.
Como foi lançada depois do restante da família, os números publicados sobre a quantidade de parâmetros, a janela de contexto e a memória ocupada pela versão quantizada ainda estão sendo consolidados. Consulte o cartão oficial do modelo no Hugging Face para obter os números atuais antes de dimensionar o hardware com base nele — atualizaremos a tabela acima assim que esses dados forem confirmados.
Gemma 4 26B A4B: O Campeão de Eficiência
Melhor para: GPUs de consumo, H100 único, atendimento de produção com custo eficiente.
É aqui que a arquitetura Mixture-of-Experts brilha. Apesar de ter 26 bilhões de parâmetros totais, apenas 3,8 bilhões são ativados por token — entregando qualidade de modelo grande ao custo de inferência de modelo pequeno.
Principais pontos fortes:
- Classificado como #6 entre os modelos abertos no Arena AI
- Janela de contexto de 256K
- Inferência ultrarrápida com eficiência MoE
- Roda em GPUs de consumo em Q4 (15,6 GB)
Quando escolher o 26B em vez do 31B: Quando a velocidade e o custo de inferência importam mais do que espremer os últimos pontos percentuais de qualidade. Para a maioria dos casos de uso em produção, o 26B A4B oferece a melhor relação qualidade-custo.
Gemma 4 31B Dense: O Carro-Chefe
Melhor para: Tarefas de qualidade máxima, fine-tuning, pesquisa e implantação em workstations.
O modelo 31B Dense é a variante mais capaz do Gemma 4, classificando-se como #3 entre os modelos abertos globalmente no leaderboard de texto do Arena AI.
Principais pontos fortes:
- Maior qualidade em todos os benchmarks
- AIME 2026: 89,2%
- LiveCodeBench v6: 80%
- Otimizado para fluxos de trabalho de fine-tuning
- Janela de contexto de 256K
Requisitos de hardware: Em precisão BF16 completa, você precisa de 58,3 GB (um único H100 de 80 GB). Na quantização Q4, cai para 17,4 GB — viável em GPUs de consumo de ponta.
Fluxograma de Decisão
- Rodando em um telefone ou dispositivo pequeno? → E2B
- Rodando em um laptop ou tablet? → E4B
- Precisa de atendimento em produção com boa eficiência de custo? → 26B A4B
- Precisa de qualidade máxima ou planeja fazer fine-tuning? → 31B Dense
- Não tem certeza? → Comece com o 26B A4B se tiver 16+ GB de VRAM, caso contrário E4B
Referência Rápida de Requisitos de Memória
| Modelo | BF16 | FP8 | Q4_0 |
|---|---|---|---|
| E2B | 9,6 GB | 4,6 GB | 3,2 GB |
| E4B | 15 GB | 7,5 GB | 5 GB |
| 26B A4B | 48 GB | 25 GB | 15,6 GB |
| 31B | 58,3 GB | 30,4 GB | 17,4 GB |
Esses números representam apenas os pesos estáticos do modelo. O uso real de memória aumenta com o tamanho da janela de contexto, KV-cache e overhead de runtime.
Conclusão
Não existe um único "melhor" modelo Gemma 4 — a escolha certa depende de suas restrições de hardware e prioridades de caso de uso. A família de modelos foi projetada para que você possa começar pequeno (E2B/E4B para prototipagem) e escalar (26B/31B para produção) mantendo a compatibilidade de API em toda a linha.
Para a maioria dos desenvolvedores começando, recomendamos o 26B A4B — ele oferece o melhor equilíbrio entre qualidade, velocidade e acessibilidade de hardware. Se você estiver implantando em dispositivos mobile ou edge, comece com E4B e caia para E2B apenas se a memória for realmente limitada.
