Gemma 4 E4B
Was die meisten Edge-Modelle nicht können: Text, Bild, Audio und Video in einem einzigen Gewichtspaket verarbeiten, ohne separate Multimodal-Projektor-Datei. Gemma 4 E4B nutzt Per-Layer-Embeddings für 4,5 Milliarden effektive Parameter und läuft mit rund 5 Gigabyte VRAM auf Edge-Hardware. Konfigurierbare Thinking-Modi und 128.000-Token-Kontext unter Apache-2.0-Lizenz runden das Profil ab.
- Open Weights
- Edge
- M4APL
- Text
- Vision
- Audio
- Video
- Instruction-Tuned
- Interactive
Sovereign Risk: LOW Google DeepMind ist ein US-amerikanisches Unternehmen und unterliegt dem CLOUD Act, der primär bei API-/Cloud-Nutzung relevant ist, nicht bei lokal betriebenen Gewichten. Bei ausschliesslich lokaler Inferenz ohne Cloud-Verbindung ist das Risikoszenario minimal.
Schlüsselmetriken
Score · Latenz · Kosten · Qualität
- Total Score Silver
- 71.89
- Routine
- 43.16
- Reasoning
- 28.73
- LLM Judge Avg
- 3.56 / 5
- 100 Coverage
- Avg Task Duration
- 25.35s
- Interactive
- Token Rate
- 48.21tok/s
- Output Rate
- P95 Latency
- 54.27s
- Top 5 %
- Total Tokens
- 97900
- Output Volume
- Cost per 1K
- $0
- USD / 1K Requests
- Benchmark Cost
- $0
- Total · 97900 tok
Benchmark-Module
10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter
Token-Effizienz & Latenz
Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian