Gemma 4 E2B vs E4B：どちらの小型モデルを選ぶべき？

Gemma 4の小型モデルにはE2B（20億パラメータ）とE4B（40億パラメータ）の2つがあります。どちらも制約のあるハードウェアで動作するよう設計されていますが、パラメータ数の差以上に実力差があります。詳しく比較してみましょう。

E2BとE4Bとは？

どちらもオンデバイス推論に最適化された軽量なDenseモデルです。MoEルーティングもエキスパートもなく、限られたメモリでも動くコンパクトなネットワークです。

E2BはGemma 4ファミリーで最小のモデルです。20億パラメータで、メモリの1MBも無駄にできない場面向け — スマートフォン、Raspberry Pi、IoTデバイス、組み込みシステムなどです。

E4Bはパラメータ数が2倍の40億。ノートPCやそこそこのスマートフォンでローカルで動かすのに十分小さいながら、推論・コーディング・マルチモーダルタスクでは想像以上の実力を発揮します。

Gemma 4 小型モデル：
┌──────────────────────────────────────┐
│  E2B (2Bパラメータ)                   │
│  超コンパクト · スマホ · エッジ        │
│  ~250 MB RAM (CoreML) · 11 tok/s     │
├──────────────────────────────────────┤
│  E4B (4Bパラメータ)                   │
│  コンパクト · ノートPC · 日常使い      │
│  ~1.5 GB RAM (Q4) · 35 tok/s         │
└──────────────────────────────────────┘

直接比較

ファイルサイズとメモリの差はパラメータ数に比例して約2倍。しかし本当のポイントはコンテキスト長とマルチモーダル対応です — E4Bはコンテキストが4倍、画像処理もできます。

速度比較

同じハードウェアではE2Bのほうが速いですが、E4Bもインタラクティブな使用に十分な速度です：

iPhoneでCoreML-LLMを使った場合、E2Bは約11トークン/秒で動作し、メモリ使用量はわずか250MB、消費電力は約2Wです。バッテリーを気にせずスマートフォンでリアルタイムチャットが本当に使えるレベルです。

E4Bはモバイルでは約半分の速度ですが、ノートPCやデスクトップでは実用上の差を感じることはほぼありません。

品質比較

ここでE4Bが大きく差をつけます：

26B vs 31B比較では品質差が1〜2ポイントだったのに対し、ここでは平均約12ポイントと圧倒的な差があります。特に数学とコードでE4Bが明らかに優れています。

違いが分かる場面

• シンプルなQ&Aやチャット：基本的な会話はどちらもこなせます。E2Bは長い回答で一貫性を欠くことがあります。
• 推論と数学：E4Bが大幅に優秀。E2Bは複数ステップの問題に苦戦します。
• コード生成：E4Bは実用的なコードスニペットを生成できます。E2Bはオートコンプリートは可能ですが、完全な関数実装は困難です。
• 多言語対応：E4Bは中国語、日本語、韓国語、ヨーロッパの言語にも格段に強いです。E2Bはほぼ英語専用です。
• 画像理解：E4Bのみ対応。ビジョン機能が必要なら選択肢は決まっています。

E2Bを選ぶべきとき

ハードウェアの限界ギリギリで動かす場合にE2Bが最適です：

• メモリの少ないスマートフォン — 旧型iPhone、エントリーAndroidなど、250MBしか確保できない場合
• Raspberry PiやSBC — 4GB RAMのPi 5で快適に動作
• IoTと組み込み — スマートホーム、消費電力を極限まで抑えた常時稼働アシスタント
• オフラインのキーワード抽出・分類 — 完全な推論ではなく基本的なNLPだけで十分な場合
• iPhoneでCoreML-LLM — 250MB RAM、2W消費で11 tok/sは驚異的
• 大規模バッチ処理 — 数百万件を処理する際に推論あたりのコストが重要な場合

「限られたメモリのデバイスでシンプルなクエリに応答する」用途ならE2Bで十分です。

E4Bを選ぶべきとき

小型ローカルモデルが欲しいほとんどの人にとって、E4Bがベターな選択です：

• 日常使いのノートPC — インタラクティブなチャットに十分な速度、実際の仕事に使える賢さ
• 高性能スマートフォン — iPhone 14 Pro以降、6GB以上のRAMを搭載したAndroidフラグシップ
• コーディングアシスタント — コード補完・生成に実用的
• マルチモーダルタスク — 画像キャプション、ビジュアルQ&A、ドキュメント理解
• 長い会話 — E2Bの8Kに対し32Kのコンテキストで、長いスレッドにも対応
• 多言語利用 — 英語以外を使うなら、E4Bが圧倒的に優秀
• エッジサーバー — ミニPCに載るサイズで、実用に足る賢さ

スマートフォンでの動作について詳しくはモバイルデプロイガイドをご覧ください。

判断早見表

E2B・E4Bと上位モデルの比較

Gemma 4ラインナップ全体での位置づけ：

明確な品質の階段があります。1段上がるごとにメモリが約2倍、速度は約半分になります。全体像はGemma 4モデルの選び方をご覧ください。

ハードウェア要件

詳しいハードウェア推奨はハードウェアガイドをご確認ください。小型モデルの要点は以下の通りです：

E2B 最低要件

• iPhone：iPhone 12以降（CoreML）
• Android：4GB以上のRAM、Snapdragon 8 Gen 1以上
• Raspberry Pi：4GB RAMのPi 5
• PC/Mac：過去5年以内のマシンなら何でもOK

E4B 最低要件

• iPhone：iPhone 14 Pro以降（CoreML）
• Android：6GB以上のRAM、Snapdragon 8 Gen 2以上
• Raspberry Pi：8GB RAMのPi 5
• PC/Mac：8GB RAM、最近のCPU/GPU

次のステップ

• スマートフォンで動かしたい？ モバイルデプロイガイドでCoreMl・Androidのセットアップを確認
• 全モデルから選びたい？ Gemma 4モデルの選び方をチェック
• ハードウェア選び？ ハードウェアガイドでGPU/CPUのおすすめを確認

ほとんどの人にとってE4Bがスイートスポットです。数GBのメモリさえあればどこでも動き、コーディング・会話・マルチモーダルタスクに実用的な賢さを備えています。E2Bは250MBしか確保できないような、本当に制約の厳しい環境に限定して使いましょう。