Gemma 3 4BvsGemma 2 2B
Confronto completo tra Gemma 3 4B (4B parametri, Google) e Gemma 2 2B (2B, Google). VRAM richiesta per ciascun livello di quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, giudizio per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Gemma 3 4B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| Parametri | 4B | 2B |
| Famiglia | Gemma | Gemma |
| Autore | ||
| Origine | US | US |
| Licenza | Gemma | Gemma |
| Contesto | 128 000 token | 8 192 token |
| Data di uscita | marzo 2025 | giugno 2024 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma meno — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Gemma 3 4B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 3.5 GB | 1,8 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 4 GB | 2.2 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 5 GB | 3,2 GB |
| FP16 (qualità massima) | 9 GB | 5 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 6 GB | 4 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | Gemma 3 4B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 150 tok/s · FP16 | 200 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 65 tok/s · FP16 | 100 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 22 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 65 tok/s · FP16 | 100 tok/s · FP16 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
Il tuo ChatGPT privato e gratuito sulla tua macchina in 1 ora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, i tuoi documenti, senza cloud.
- Spazio online a vita
- PDF + file
- Aggiornamenti a vita
Punti di forza e debolezza
Gemma 3 4B
Compatto e multimodale. 140+ lingue, 128k ctx, visione, attenzione a finestra scorrevole.
- Multimodale compatto
- 140 lingue
- 128k ctx
- Licenza Gemma (non Apache)
Installazione
Gemma 2 2B
Minuscolo ed efficiente. Funziona su Raspberry Pi 5.
- Molto leggero (1,8 GB di VRAM in Q4)
- Miglior modello 2B del 2024
- Funziona su CPU modesta
- Licenza aperta Gemma
- Contesto di soli 8192
- Limitato per compiti complessi
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Gemma 3 4B o Gemma 2 2B?
Su una RTX 4090, Gemma 3 4B funziona in FP16 (~150 tok/s), Gemma 2 2B in FP16 (~200 tok/s). In termini di puro throughput, Gemma 2 2B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Gemma 2 2B sta in 1,8 GB contro 3.5 GB per il suo concorrente — una differenza di 1,7 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Gemma 3 4B è distribuito con licenza Gemma — controlla le restrizioni (in particolare le soglie relative al numero di utenti mensili). Gemma 2 2B è distribuito con licenza Gemma — controlla anche le condizioni. Per un SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Gemma 2 2B (2B). Più capace : Gemma 3 4B (4B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.