モデル別の実測結果
Mac Studio（M5 Max・36GB）で測ったgemma-4-E4B-it
Google・Ollama 名 hf.co/unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_K_M
Mac Studio（M5 Max・36GB）で、gemma-4-E4B-itはかんたんな質問に約4秒で答え、日本語の知識問題は82%、算数は79%正解、メモリは5.4GB使いました。
2026年10月2日に測り方を変える前の数値です（違いはどうやって測ったか）。
測った結果
| 項目 | 結果 | 測ったモデルの中で | メモ |
|---|---|---|---|
| 返事の速さ | 約4秒 | 30モデル中 21位 | かんたんな常識問題1問に答え終わるまで（50問の中央値） |
| 知識問題（高校〜大学レベル） | 82% | 30モデル中 6位 | 200問・誤差±6 |
| 算数（文章題） | 79% | 30モデル中 20位 | 100問・誤差±9 |
| 使うメモリ | 5.4GB | 30モデル中 8位 | |
| 英→日の翻訳 | 34点 | 28モデル中 2位 | 100点満点（chrF）・1文約0.6秒 |
| 日→英の翻訳 | 56点 | 28モデル中 11位 | 100点満点（chrF）・1文約5.4秒 |
「測ったモデルの中で」は、このサイトで測った 30 モデルの中での順位です（速さとメモリは小さいほど上）。
自分の Mac で試すには
- ollama.com から Mac 版の Ollama を入れて起動します。
- ターミナルで次のように入力します。初回はモデルのダウンロードが始まり、終わると会話できます。
ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF:Q4_K_M
この Mac では 5.4GB 使いました。ほかのアプリと一緒に快適に使う目安は、メモリ 16GB 以上の Mac です（モデルがメモリの半分ほどに収まる）。
モデルの情報
- 作った会社
- 大きさ
- パラメータ約75億
- 量子化
- Q4_K_M
- 考えてから答えるタイプ
- いいえ
- 一度に扱える最大の長さ
- 131,072 トークン
- 公開日（Hugging Face）
- 2026年3月2日
- 文字を書く速さ
- 90.3 tok/s
- 起動（読み込み）
- 約1.3秒
- 計測日
- 2026年9月28日
- Ollama
- 0.34.3
- Hugging Face
- google/gemma-4-E4B-it
- シリーズ
- Gemma
メモリが近いモデル
- LFM2.5-8B-A1B（メモリ 5.4GB・知識問題 67%・返事 約1.5秒）
- Ornith-1.0-9B（メモリ 6.2GB・知識問題 83%・返事 約3.6秒）
- Ornith-1.5-9B（メモリ 6.4GB・知識問題 78%・返事 約2.5秒）
- DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B（メモリ 6.4GB・知識問題 73%・返事 約9.8秒）
- GLM-4-9B-0414（メモリ 6.7GB・知識問題 66%・返事 約0.1秒）