Gemma 4 от Google: как запустить на своём ПК, 5 версий и цены в рублях, 2026

Gemma 4 от Google можно запустить на своём компьютере за один вечер. Поставьте бесплатную программу Ollama, введите в терминале ollama run gemma4, и модель начнёт отвечать без интернета. Скачается 6,6 ГБ (версия E4B). Сайты Hugging Face, Ollama и LM Studio открываются из России без VPN, а лицензия Apache 2.0 разрешает использовать модель в бизнесе. Какая из пяти версий подойдёт вашему железу, показывает таблица ниже.

Дальше: версии и память, команды для Ollama и LM Studio, проверка запуска, цены в рублях и три задания для российского бизнеса, которые Gemma 4 выполняет прямо у вас на столе.

Коротко

• Что это. Открытая нейросеть Google DeepMind: скачивается бесплатно, работает на вашем компьютере без интернета, понимает текст и картинки, отвечает текстом.
• Как запустить. Поставьте Ollama и выполните ollama run gemma4: скачается версия E4B на 6,6 ГБ. Другие версии: gemma4:12b, gemma4:26b, gemma4:31b.
• Какую версию взять. Ноутбук на 16 ГБ: 12B. Видеокарта на 24 ГБ: 26B A4B. Слабый компьютер: E2B. Старшая 31B даёт максимум качества и просит от 23 ГБ памяти.
• Из России. Hugging Face, Ollama и LM Studio открываются без VPN, файлы моделей скачиваются. Google AI Studio в России недоступен.
• Деньги. Сама модель бесплатна. В облаке 2 200 карточек товара в месяц на Gemma 4 31B стоят около 43 ₽, на Claude Sonnet 5.5 около 911 ₽.

Что такое Gemma 4 простыми словами?

Gemma 4 это нейросеть Google DeepMind, которую можно скачать и запустить у себя. Если Gemini это ресторан, где вы заказываете блюдо и получаете его с кухни Google, то Gemma это набор продуктов с рецептом. Вы готовите на своей кухне, и никто не видит, что именно.

Google называет Gemma 4 своими самыми способными открытыми моделями. Она построена на исследованиях Gemini 3, её делает команда Google DeepMind, а вышла она 2 апреля 2026 года под лицензией Apache 2.0. Веса открыты, поэтому их можно скачать, запустить, дообучить и встроить в свой продукт. Чем открытые модели отличаются от закрытых, мы разбирали в обзоре открытых нейросетей 2026.

За полгода семейство выросло:

• 2 апреля. Первые четыре версии: E2B, E4B, 26B A4B и 31B.
• 5 мая. Ускорители MTP: по словам Google, ответ идёт до 3 раз быстрее при том же качестве.
• 3 июня. Версия 12B для ноутбуков.
• 5 июня. Сжатые версии QAT: они меньше весят и почти не теряют в качестве.

Сейчас версий пять. Модель понимает текст и картинки, а малые версии и 12B ещё и звук. Отвечает она только текстом: картинки, звук и видео Gemma не создаёт.

Необычный пример запуска этой модели — первый ответ Gemma 4 с орбитального прототипа Suncatcher. Google выполнила запрос на спутниковом ускорителе и получила результат на Земле. Это испытание оборудования, публичный облачный тариф ещё не объявлен.

Какая версия Gemma 4 подойдёт вашему компьютеру?

Выбирайте по памяти. На ноутбуке или Mac с 16 ГБ берите 12B, на видеокарте с 24 ГБ берите 26B A4B, на слабом компьютере берите E2B. Версия 31B даёт максимум качества, но просит от 23 ГБ памяти.

Размеры ниже взяты из каталога Ollama на 20 октября 2026 года. Это файлы сжатых версий QAT, с них и стоит начинать. К размеру файла нужно добавить место под систему и под длину диалога. Мы считаем так: при общей памяти (Mac, ноутбук без видеокарты) оставляем ещё 4 ГБ, при отдельной видеокарте 2 ГБ видеопамяти. Это наше правило для расчётов, а не данные Google. Цифры «от» означают «впритык», для спокойной работы добавьте около трети размера файла.

Google в документации даёт свои оценки для весов в 4 битах: 2,9 ГБ у E2B, 4,5 у E4B, 6,7 у 12B, 14,4 у 26B A4B и 17,5 у 31B. Файл в Ollama весит больше: к самой модели добавлен блок для картинок (от 0,2 до 1,2 ГБ). Сама документация Google предупреждает, что длина диалога добавляет память сверх этих цифр. Ориентируйтесь на размер файла.

Gemma 4 E4B и E2B: для слабого железа

Буква E значит «эффективные параметры»: у E2B их 2,3 млрд, у E4B 4,5 млрд. Обе принимают текст, картинки и звук, окно диалога у них 128K токенов. E4B это то, что скачивает команда ollama run gemma4 без тега. Для телефона Google называет приложение Google AI Edge Gallery, мобильная версия E2B занимает там около 1 ГБ. Без видеокарты E2B отвечает со скоростью около 13 токенов в секунду, E4B около 6 (наш замер ниже).

Gemma 4 12B: версия для ноутбука на 16 ГБ

Появилась 3 июня и закрывает разрыв между E4B и 26B. По словам Google, её качество близко к 26B при памяти меньше чем вдвое. Принимает текст, картинки и звук, окно диалога 256K токенов. В тесте знаний MMLU Pro она набирает 77,2% против 69,4% у E4B и 82,6% у 26B A4B.

Gemma 4 26B A4B: быстрая версия для видеокарты

Это самая скачиваемая версия: 10,3 млн загрузок на Hugging Face за последние 30 дней, у 31B 9,0 млн. Её же называют просто «26B», тег в Ollama gemma4:26b. Буква A значит «активные параметры». Это смесь экспертов (MoE, Mixture of Experts): в модели 25,2 млрд параметров, но на каждый токен работают 3,8 млрд. Поэтому скорость близка к модели на 4 млрд, а в память загружается вся модель. В облаке мы замеряли у неё около 52 токенов в секунду, у плотной 31B от 5,5 до 13 (замер 6 октября).

Gemma 4 31B: максимум качества

Плотная модель на 30,7 млрд параметров. В тестах самого Google она набирает 85,2% в MMLU Pro, 89,2% в олимпиадной математике AIME 2026 и 80,0% в тесте на код LiveCodeBench. Берите её, когда качество важнее скорости и у вас видеокарта на 24 ГБ или компьютер с 32 ГБ памяти.

Что такое QAT и какую версию брать

QAT (Quantization-Aware Training) значит, что сжатие модели до 4 бит учитывается уже при обучении. Поэтому качество падает меньше, чем при обычном сжатии готовой модели. В Ollama такие версии помечены в конце тега: gemma4:12b-it-qat.

Выигрыш в весе заметный: 12B QAT занимает 7,2 ГБ, обычная сжатая версия q4_K_M 8,0 ГБ, полная bf16 24 ГБ. У 26B A4B это 16, 18 и 52 ГБ, у 31B 19, 20 и 63 ГБ. Если памяти впритык, берите QAT.

Системные требования Gemma 4

• Windows. Windows 10 версии 22H2 или новее. Для видеокарты NVIDIA нужны драйверы 551.61 и новее, AMD Radeon тоже поддерживается.
• Mac. macOS 14 или новее. Ollama работает на чипах Apple M и на Intel (только на процессоре), LM Studio требует чип Apple M1-M4.
• Linux. Ollama ставится одной командой, LM Studio требует Ubuntu 20.04 или новее.
• Без видеокарты. Всё работает на процессоре, только медленнее. Для LM Studio на Windows нужен процессор с поддержкой AVX2.

Как запустить Gemma 4 у себя через Ollama и LM Studio по шагам?

Самый простой путь: поставить Ollama с сайта ollama.com, открыть терминал и ввести ollama run gemma4. Программа сама скачает версию E4B (6,6 ГБ) и откроет чат. Если командная строка пугает, поставьте LM Studio: модель скачивается кнопкой.

Мы проверили эти команды 20 октября на сервере без видеокарты: 8 ядер, 16 ГБ памяти, Linux, Ollama версии 0.40.6. Всё заработало с первого раза. Одна ловушка: тегов gemma4:4b, gemma4:9b и gemma4:27b в Ollama нет, на них придёт ошибка. Компактная версия называется gemma4:e4b.

Способ 1. Ollama, пять шагов

Первой мы запустили самую маленькую версию, E2B QAT. Загрузка в память заняла 16 секунд, а ответ из трёх предложений (58 токенов) пришёл за 4,5 секунды. Для сервера без видеокарты это быстро.

1. Проверьте память. В Windows нажмите Ctrl+Shift+Esc, откройте вкладку «Производительность» и посмотрите «Память» и «Графический процессор». На Mac откройте меню Apple и «Об этом Mac». Сверьте цифры с таблицей выше.
2. Установите Ollama. На странице ollama.com/download выберите систему. Для Windows и Mac это установочный файл, для Linux команда curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh. Для самой программы нужно около 4 ГБ на диске, плюс место под модели.
3. Откройте терминал. В Windows это PowerShell, на Mac программа «Терминал».
4. Запустите модель. Введите команду и дождитесь загрузки:

ollama run gemma4

5. Задайте вопрос. Когда появится приглашение >>>, пишите по-русски. Выйти из чата можно командой /bye.

На нашем сервере 150 МБ из хранилища Ollama скачались за 21 секунду, это 7,5 МБ/с. С такой скоростью 6,6 ГБ идут около 15 минут. Дальше модель работает без интернета.

Другие версии запускаются тем же способом. Мы советуем сжатые QAT:

ollama run gemma4:e2b-it-qat
ollama run gemma4:e4b-it-qat
ollama run gemma4:12b-it-qat
ollama run gemma4:26b-a4b-it-qat
ollama run gemma4:31b-it-qat

Короткие теги gemma4:12b, gemma4:26b и gemma4:31b тоже работают, но тянут обычную сжатую версию: она тяжелее на 1-3 ГБ (8,0, 18,7 и 20,4 ГБ). Список скачанных моделей показывает ollama list, удалить модель можно командой ollama rm имя.

Если диск C в Windows тесный, задайте переменную среды OLLAMA_MODELS с другой папкой: так пишет документация Ollama.

Способ 2. LM Studio без командной строки

LM Studio это программа с окном, похожая на мессенджер. Она есть для Windows, Mac на чипах Apple и Linux, бесплатна для личного и внутреннего рабочего использования. Разработчики рекомендуют 16 ГБ памяти.

1. Скачайте программу на lmstudio.ai/download и установите.
2. Откройте поиск моделей и введите «gemma 4».
3. Выберите версию. В каталоге LM Studio есть E2B (4,2 ГБ), E4B (5,9 ГБ), 12B (7,4 ГБ), 26B A4B (15,6 ГБ) и 31B (19 ГБ), а также QAT-варианты тех же размеров. Нажмите Download.
4. Откройте вкладку чата, выберите скачанную модель и пишите.

Из командной строки то же делают команды lms get google/gemma-4-12b-qat и lms chat: вторая предложит выбрать модель из списка.

Способ 3. Файлы GGUF и llama.cpp

GGUF это формат файла модели для программы llama.cpp, на её движке работают и Ollama, и LM Studio. Официальные сжатые файлы лежат на Hugging Face, например в репозитории google/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf: файл модели на 7,0 ГБ и отдельный файл на 0,18 ГБ для картинок. По инструкции llama.cpp модель из Hugging Face скачивают и запускают одной командой llama cli -hf google/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf, а llama serve -hf поднимает локальный сервер, который понимают программы, рассчитанные на OpenAI.

Как проверить, что всё работает

1. Задайте вопрос по-русски. Например: «Напиши ответ клиенту, который просит вернуть деньги за чайник с трещиной. Три предложения». Ответ должен быть русским, связным и без выдуманных обещаний.
2. Спросите то, чего модель знать не может. Например: «Какой сегодня курс доллара ЦБ?». Правильный ответ: у меня нет доступа к данным в реальном времени. Наша E4B ответила именно так. Если модель называет число, она его выдумала.
3. Посмотрите, где она работает. Команда ollama ps показывает загруженные модели. В столбце PROCESSOR «100% GPU» значит, что модель целиком в видеокарте, «100% CPU» значит, что она на процессоре, а «48%/52% CPU/GPU» значит, что часть ушла в обычную память и будет медленно. Вот что показал наш сервер без видеокарты:

NAME                 ID              SIZE      PROCESSOR    CONTEXT    RUNNER      UNTIL
gemma4:e4b-it-qat    ee6656371218    6.0 GB    100% CPU     4096       llamacpp    About a minute from now

1. Измерьте скорость. Запустите ollama run gemma4 --verbose: в конце ответа появится строка eval rate в токенах в секунду. Токен это кусочек слова, в русском тексте около 3,4 знака. На процессоре нашего сервера E2B выдала 12,9 токена в секунду, E4B от 5,6 до 7,1. Если у вас меньше 3-5, возьмите версию поменьше.
2. Не пугайтесь первого ответа. Загрузка модели в память занимает время: у нас от 16 секунд у E2B до 50-80 у E4B. Дальше Ollama по умолчанию держит модель в памяти 5 минут, и ответы идут сразу.

Для всех случаев Google советует настройки temperature=1.0, top_p=0.95 и top_k=64. Режим размышления включается токеном <|think|> в начале системной инструкции, в Ollama это делает программа.

Где скачать Gemma 4 в России и что открывается без VPN?

Веса Gemma 4 скачиваются из России без VPN: Hugging Face, Ollama, LM Studio и Kaggle открываются, файлы моделей идут с нормальной скоростью. Не работает только Google AI Studio и Gemini API: России нет в официальном списке стран.

На 20 октября страницы Hugging Face, Ollama, LM Studio, Kaggle и GitHub открываются без VPN, а файлы идут быстро: 150 МБ скачались из хранилища Ollama за 21 секунду (7,5 МБ/с), с Hugging Face за 16 секунд (10 МБ/с). Версия 12B QAT на 7,2 ГБ при такой скорости скачивается за 12-16 минут. На Hugging Face модели Gemma 4 открыты без запроса доступа: у прежней Gemma 3 приходилось принимать условия.

• Google AI Studio и Gemini API. В официальном списке стран, обновлённом 28 апреля 2026 года, России нет (Казахстан и Узбекистан есть). Подробности в обзоре Google AI Studio.
• Ollama, LM Studio, llama.cpp. Программы и каталоги моделей открываются, ставятся и качают файлы.
• OpenRouter. Часть российских серверов сайт не пускает, с домашнего интернета он обычно открывается. Подробнее в обзоре OpenRouter.

Как оплатить Gemma 4 из России?

Платить не нужно: веса Gemma 4 бесплатны, Ollama бесплатна для запуска на своём компьютере, LM Studio бесплатна для личного и внутреннего рабочего использования. Платёж появляется, только если вы берёте Gemma 4 в облаке.

Для облака есть два пути. OpenRouter по условиям сервиса пополняется банковской картой, криптовалютой USDC и через AliPay, но с мая 2026 года часть пользователей из России получила отказ в платежах. Российские посредники берут рубли с обычной карты, но цена у них выше в 1,3-3 раза (по Claude Sonnet 5.5 на 20 октября): цифры в нашем разборе OpenRouter. Gemma 4 31B и 26B A4B в каталоге российского агрегатора VseGPT есть. На OpenRouter у обеих версий есть и бесплатные варианты: в названии модели стоит :free.

Для Gemma 4 это небольшие деньги: ниже расчёт, где даже тройная наценка посредника даёт около 130 ₽ в месяц.

Сколько стоит Gemma 4 в рублях: свой компьютер или облако?

Запуск у себя бесплатен, платите только за железо и электричество. В облаке Gemma 4 31B возьмёт за 2 200 карточек товара в месяц около 43 ₽, поэтому экономия на подписке не окупит покупку видеокарты.

Возьмём магазин, который делает 100 карточек товара в день, 22 рабочих дня в месяц. На входе задание и данные по 1 000 знаков, на выходе карточка в 1 500 знаков. Мы разбили токенизатором Gemma 4 три наши статьи: 87 164 знака дали 25 642 токена, то есть 3,4 знака на токен. Отсюда в месяц около 647 тысяч токенов на входе и 971 тысяча на выходе. Цены взяты из каталога OpenRouter на 20 октября 2026 года, рубли посчитаны по курсу ЦБ 82,8504 ₽ за доллар.

Что из этого следует:

• Облачная Gemma стоит копейки. Тот же объём на Claude Sonnet 5.5 дороже в 21 раз, на Claude Opus 5.5 в 42 раза. Закрытые модели с режимом размышления тратят больше токенов на ответ, чем мы заложили, и их счёт будет выше.
• Российский посредник. Если он возьмёт в 1,3-3 раза больше поставщика, Gemma 4 31B обойдётся примерно в 55-130 ₽ в месяц.
• Железо не окупится на экономии. Чтобы понять срок окупаемости, цену компьютера делят на разницу между счётом за облако и электричеством. При 43 ₽ в месяц эта разница близка к нулю.
• Довод за локальный запуск не цена. Это данные, которые нельзя отправлять наружу, работа без интернета и обработка без счётчика токенов.
• Время тоже стоит денег. Карточка в 441 токен на процессоре нашего сервера (E4B, 5,6 токена в секунду) пишется около 79 секунд. 2 200 карточек займут около 48 часов работы компьютера в месяц. В облаке 26B A4B выдавала около 52 токенов в секунду, это 8-9 секунд на карточку.

Режим у вас другой? Суммы считаются пропорционально. При 10 карточках в день Gemma 4 31B обойдётся примерно в 4 ₽ в месяц, Claude Sonnet 5.5 в 91 ₽. При 1 000 карточек в день это 430 ₽ и 9 114 ₽. Для своего объёма разделите знаки на 3,4, получите токены и умножьте на цены из таблицы.

Хорошо ли Gemma 4 понимает русский язык?

Gemma 4 пишет по-русски грамотно: в наших прогонах не было грамматических ошибок. Смысловые сбои бывают, особенно у малых версий, поэтому цифры и факты проверяйте. Google заявляет обучение на 140+ языках и поддержку 35+ языков «из коробки».

В тесте на многоязычные вопросы MMMLU (данные Google) версии набирают 88,4% (31B), 86,3% (26B A4B), 83,4% (12B), 76,6% (E4B) и 67,4% (E2B). Для сравнения, у прошлой Gemma 3 27B 70,7%. Вывод для русского: E2B слабее прошлого поколения, а с E4B и выше можно работать.

Что видели мы. 20 октября E2B и E4B выполнили четыре русских задания без грамматических ошибок. Раньше, 6 октября, мы гоняли через облачный шлюз версии 31B и 26B A4B: в 8 прогонах текст читался чисто, но было 2 смысловых сбоя. 31B построила нескладную фразу, а 26B A4B заявила, что 12B не принимает звук, хотя в запросе стояло обратное.

Сколько русского текста влезает в окно диалога, мы посчитали по токенизатору Gemma 4. Окно 128K токенов у E2B и E4B это около 435 тысяч знаков, примерно 242 страницы по 1 800 знаков. Окно 256K у остальных версий вмещает около 870 тысяч знаков, примерно 483 страницы. Но вместимость не равна надёжности: в тесте Google на поиск 8 фактов в 128K токенов 31B находит 66,4%, 12B 43,4%, а E4B 25,4%.

Что можно сделать за вечер: три задания для бизнеса

Вечер выглядит так: 15 минут на установку Ollama, 12-15 минут на скачивание модели и дальше три задания. Первые два мы прогнали на E4B QAT на процессоре сервера без видеокарты.

1. Описание товара для Ozon

Вы редактор карточек товаров для Ozon. Напишите описание керамической чашки 350 мл с ручкой, цвет белый, можно мыть в посудомоечной машине.
Правила: один вариант, 4 коротких абзаца, не выдумывайте характеристик, которых нет в описании выше.

Без слов «один вариант» E4B прислала два варианта описания. С ними получилось ровно четыре абзаца, 189 токенов за 27 секунд. Но одну выдумку мы нашли: модель написала, что керамика «сохраняет тепло напитка», хотя мы этого не сообщали. Читайте карточку перед публикацией.

2. Ответ на отзыв

Покупатель на Ozon оставил отзыв на 2 звезды: «Чайник греет медленно, крышка плохо закрывается». Ответьте от лица магазина: 3 предложения, без обещаний, которые магазин не может выполнить.

E4B ответила за 12 секунд ровно тремя предложениями: поблагодарила за отзыв, признала замечания к нагреву и крышке и пообещала учесть их. Невыполнимых обещаний не было.

3. Выжимка из договора, который нельзя отправлять наружу

Ниже фрагмент договора поставки. Выпишите списком: 1) срок действия, 2) размер штрафа за просрочку, 3) порядок расторжения, 4) ограничение ответственности. Отвечайте только по тексту. Если пункта в тексте нет, пишите «в тексте нет».

[вставьте текст договора]

Договор остаётся на вашем компьютере, и это главный довод за локальный запуск. Для длинных договоров берите 26B A4B или 31B: у малых версий хуже с поиском фактов в большом тексте. Сверяйте цифры с оригиналом, модель может пропустить или исказить пункт, и сначала проверьте её на коротком фрагменте, где вы заранее знаете ответ.

Чем Gemma 4 хороша и чем слаба?

Сильные стороны: бесплатные веса, закрытые данные, работа без интернета и свободная лицензия. По слепым сравнениям людей на Arena 31B на 20 октября стоит на 76-м месте из 411 моделей с оценкой 1 452.

В апреле, на запуске, оценка была той же, но это было 3-е место среди открытых моделей: с тех пор вышли новые. Сегодня она 15-я среди открытых. Среди открытых моделей с размером до 40 млрд параметров в названии она по-прежнему первая: 26B A4B и Qwen3.8 27B делят 100-е и 101-е места с оценкой 1 438. Первое место среди открытых у Kimi K3, но такие модели на домашнем компьютере не запускаются.

Слабые стороны, которые мы видели сами или которые указывает Google:

• Флагманы сильнее. Claude Opus 5.5 в варианте High набрал на Arena 1 508, то есть на 56 пунктов больше.
• Выдумывает детали. Малая версия приписала чашке свойство, которого не было в задании. Большая 31B в нашей проверке подбора версии под железо считала память верно, но в одном профиле из трёх выбрала не ту версию. Проверяйте выводы руками.
• Не знает нового. Данные обучения кончаются январём 2025 года. Встроенного поиска в интернете нет.
• Длинные документы. Чем меньше версия, тем хуже она находит факты в большом тексте.
• Только текст на выходе. Картинки, звук и видео Gemma не создаёт. Звук на входе принимают E2B, E4B и 12B, не дольше 30 секунд за запрос, видео до 60 секунд.

Можно ли использовать Gemma 4 в бизнесе по лицензии Apache 2.0?

Да. Gemma 4 выпущена под лицензией Apache 2.0, в карточке модели на Hugging Face стоит license: apache-2.0. Модель можно использовать в коммерческих продуктах, дообучать и распространять, запрашивать доступ не нужно.

У Gemma 3 условия были другими: лицензия Gemma Terms of Use с политикой запрещённого использования и закрытый доступ на Hugging Face. Теперь этого нет. Из обязанностей по Apache 2.0 остаётся приложить текст лицензии к тому, что вы распространяете, и сохранить уведомления об авторстве.

Локальный запуск закрывает вопрос, куда уходят запросы: они остаются на вашем компьютере. Требования закона к персональным данным клиентов это не отменяет. Если вы встраиваете модель в продукт для клиентов, покажите условия юристу.

Чем заменить Gemma 4?

Замену выбирают по двум вопросам: где должны оставаться данные и сколько вы готовы платить. Для несекретных данных дешевле всего облачная Gemma 4, для российского договора подойдёт GigaChat, а для готового ответчика клиентам вам нужна Ноя.

• Облачная Gemma 4. Если железа нет, а данные не секретные, берите её в облаке: 43 ₽ в месяц по нашему расчёту. Слабая сторона: запросы уходят на чужой сервер.
• Qwen3.8 27B. Тоже открытая модель с лицензией Apache 2.0 и близкой оценкой Arena: 1 438 против 1 452. В облаке она дороже на выходе: 1,35 $ против 0,40 $ за миллион токенов. Подробности в обзоре Qwen.
• GigaChat. Российский сервис с оплатой в рублях и договором, работает без вашего железа. Слабая сторона: это облако, а не локальный запуск (обзор GigaChat).
• Закрытые флагманы. Claude и ChatGPT сильнее, но дороже, и платить за них из России сложнее.

Отдельный случай: вам нужна не сама модель, а ответчик, который круглосуточно говорит с клиентами. Локальная Gemma это только «мозг»: окна для клиентов, каналов, базы знаний и передачи диалога менеджеру у неё нет, всё это пришлось бы строить самому. Если нужен не сам сервис, а результат, соберите ИИ-сотрудника в Ное. Это российский сервис с оплатой в рублях: тариф от 990 ₽ в месяц, 7 дней пробного периода, по нашей ссылке на ответы начисляют 1 000 ₽ вместо 500 ₽. Один ответ агента обходится примерно в 4 ₽. Локальная Gemma остаётся лучшим выбором, когда данные нельзя отправлять наружу.

Частые вопросы

Какую версию Gemma 4 выбрать для ноутбука с 16 ГБ памяти?

Берите 12B QAT: файл 7,2 ГБ, Google сама пишет, что 12B запускается на ноутбуке с 16 ГБ. Если ноутбук слабее по процессору, возьмите E4B QAT на 6,1 ГБ. 26B на 16 ГБ не поместится.

Есть ли Gemma 4 4B или 9B?

Нет. Версий пять: E2B, E4B, 12B, 26B A4B и 31B. Ближайшая к «4B» это E4B, в Ollama тег gemma4:e4b. Тегов gemma4:4b и gemma4:9b в каталоге нет.

Нужна ли видеокарта для Gemma 4?

Нет. Модели работают на процессоре, только медленнее: на нашем сервере без видеокарты E2B выдавала около 13 токенов в секунду, E4B около 6. Для 26B A4B и 31B видеокарта нужна на практике, иначе ответы будут идти очень долго.

Что лучше для запуска, Ollama или LM Studio?

Ollama проще для командной строки и подключения к другим программам, LM Studio удобнее, если вы любите окно с кнопками. Модели у них одни и те же. Попробуйте любую, скачанные модели в разных программах лежат отдельно.

Gemma 4 бесплатная?

Скачать и запустить можно без платежей, лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое использование. Платите за железо и электричество. Если берёте Gemma в облаке, это уже платный API, цены в таблице выше.

Умеет ли Gemma 4 читать PDF, картинки и звук?

Картинки читает все версии, включая распознавание текста и графики. Звук принимают E2B, E4B и 12B, не дольше 30 секунд. PDF в примерах Google не подаётся напрямую: превратите страницы в картинки и отправьте их модели.

Работает ли Gemma 4 без интернета?

Да. После скачивания файла интернет не нужен: запросы остаются на вашем компьютере. Но и поиска в сети у модели нет, о событиях после января 2025 года она знает только то, что вы вставите в запрос.

Чем Gemma 4 отличается от Gemini?

Gemini закрыта и доступна как сервис Google. Gemma сделана на тех же исследованиях, но веса открыты, их скачивают и запускают у себя. Gemini в Ollama не запустить. Google AI Studio, где можно попробовать Gemma онлайн, в России недоступен.

Как мы тестировали

20 октября 2026 года мы поставили Ollama 0.40.6 на сервер без видеокарты (8 ядер, 16 ГБ памяти, часть ядер занимали другие задачи, моделям отдали 4 потока), скачали E2B и E4B в версии QAT и дали им русские задания. Скорость читали из вывода Ollama. Доступность сайтов и скорость скачивания файлов сверили 20 октября. Шаги для LM Studio взяты из документации версии 0.4.26. Цены взяты из каталога OpenRouter, курс ЦБ 82,8504 ₽ за доллар на 20 октября. Токены считали токенизатором Gemma 4 на трёх наших статьях. Скорость 26B A4B и 31B замерена 6 октября через облачный шлюз нашей платформы. Рейтинг, карточки моделей и документацию сверили 20 октября.

Источники и дата проверки

Проверено 20 октября 2026 года.

• Анонс Gemma 4 от 2 апреля, ускорители MTP от 5 мая, версия 12B от 3 июня, версии QAT от 5 июня: blog.google.
• Карточки моделей и тесты Google: Gemma 4 31B, 12B, E4B.
• Оценки памяти Google: документация Gemma.
• Технический отчёт: arXiv 2607.02770.
• Теги, размеры и команды: каталог Ollama, требования Ollama, справка по видеокартам, тарифы Ollama.
• LM Studio: каталог Gemma 4, системные требования, условия использования.
• Список стран Gemini API: ai.google.dev.
• Цены: каталог OpenRouter, курс ЦБ 82,8504 ₽ за доллар: cbr.ru.
• Рейтинг: Arena, текстовая таблица.