Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS)
MODEL PROFILE模型资料Atomic Chat · 2026-04-02 发布 · gemma 家族 · 开源权重 · 1 家平台收录
Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 是 Atomic Chat 提供托管入口的 Gemma 系列开源权重文本模型，采用低比特量化以压缩部署成本，面向需要免费调用、纯文本对话与轻量生成的开发者与个人用户。
模型介绍
Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 属于 Gemma 系列的开源权重指令模型，官方标价输入与输出均为 0 美元/百万 tokens。它的价值在于把「能用」的通用文本模型压到几乎零成本：32768 tokens 上下文、8192 tokens 单次输出上限，支持温度调节，足以覆盖日常问答、摘要、改写与轻量代码生成。名称中的 IQ4_XS 是量化格式标识，意味着以更低比特换取更小的显存与内存占用，代价是相对全精度版本的精度折损。模型只接受文本输入、只输出文本，不含多模态能力；公开的架构细节与评测数据披露有限，因此选型时更适合把它当作低成本基线与原型工具，而非能力上限的代表。
选型建议需要免费、可自托管、以文本生成和原型验证为主时选它；要做高难度推理、多模态或超长上下文任务，应换更强模型。
关键指标
适用场景
- 搭建本地或私有化文本问答原型，验证业务链路后再决定是否升级模型
- 批量生成商品描述、摘要、邮件等结构化短文本内容
- 在消费级硬件上部署量化版本，实测量化对回答质量的影响
- 处理不超过上下文上限的文档问答与要点抽取任务
- 作为免费基线模型，与收费模型做同题对照测试
暂无：知识截止、许可证、参数规模、缓存读价、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出、附件（上游未公开，本站不估算）。 资料更新于 223 天前；发布 223 天。
规格与能力
上面没列到的字段Gemma 系列公开资料多集中在家族层面，E4B 规格的层数、注意力设计等细节未在现有数据中给出，以下仅作定性描述。
- 结构沿用 Gemma 家族的解码器路线，按命名属于 E4B 规格并以 IQ4_XS 低比特量化打包，权重开放可自行部署。
- 能力上下文窗口 32768 tokens、单次最大输出 8192 tokens，支持温度调节，适合多轮对话与中等长度文本生成。
- 披露厂商与第三方均未公开参数量、层数等具体信息，架构判断只能参照 Gemma 家族的公开资料。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- gemma
能力
温度调节
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 | LLMTR | — | 131.1K | $2/M | $5/M |
| Gemma 4 E4B IT | — | 131.1K | $0.02/M | $0.1/M | |
| Gemma 4 E2B IT | Amazon Bedrock | — | 131.1K | $0.04/M | $0.08/M |
| Gemma 4 Uncensored | Venice AI | — | 256K | $0.1625/M | $0.5/M |
| Gemma 4 E4B Instruct (MLX 4-bit) | Atomic Chat | — | 32.8K | 免费 | 免费 |
| Gemma 4 E2B IT | — | — | — | — | |
| Gemma-4-E2B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive | HauhauCS | — | — | — | — |
| Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive | HauhauCS | — | — | — | — |
性能表现
现有数据未收录该模型的任何公开跑分，只能结合规格、量化形态与家族特征做定性判断。
- 强项Gemma 系列在指令跟随与多语文本任务上口碑较稳，E4B 体量偏小，量化后对硬件要求低，容易本地跑通。
- 短板IQ4_XS 量化会带来精度折损，复杂推理、长链数学与高难度代码任务上明显不如全精度或更大体量模型。
- 适合适合作为日常文本生成与原型验证的主力，用来快速验证产品链路，而非承担高难度推理的核心环节。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方标价输入与输出均为 0 美元/百万 tokens，处于免费档位，成本优势是它最直接的卖点。
- 定位免费覆盖全部调用，适合先把功能跑起来、再根据效果决定是否切换到更强模型。
- 横向对比同批对比中 Amoral Gemma3 27B v2 按 0.3 美元/M 计费，Trendyol Asure 12B 输入 0.1、输出 0.5 美元/M，本模型价格更低。
- 平台差价现有数据仅含 models.dev 及其 atomic-chat 条目，两处报价一致均为免费，暂无跨平台价差可比。
- 省钱权重开源，可自建推理彻底避开按 token 计费，代价是自行承担算力、部署与运维成本。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | 免费 | 免费 | — | 基准 |
| models.dev · atomic-chat | 免费 | 免费 | — | 基准 |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 免费 / 免费（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B Instruct (MLX 4-bit) | 32.8K | 免费 | 免费 | 基准 | — |
| Qwen 3.5 9B (MLX 4-bit) | 32.8K | 免费 | 免费 | 基准 | — |
| Qwen 3.5 9B (Q4_K_M) | 32.8K | 免费 | 免费 | 基准 | — |
| Amoral Gemma3 27B v2NanoGPT | 32.8K | $0.3/M | $0.3/M | 基准 | — |
| Trendyol Asure 12BLLMTR | 41K | $0.1/M | $0.5/M | 基准 | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 的常见问题
5 条Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 的 API 价格是多少？
当前收录的资料把该模型标为免费（输入与输出价格均为 0）。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 32.8K（32,768 tokens），单次最大输出 8.2K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 是开源模型吗？
Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 支持哪些能力？
按当前资料，Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 支持温度调节。输入输出模态为 文本。
Gemma 4 E4B Instruct (IQ4_XS) 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径缺少第三方跑分与评测记录，能力判断只能依据规格和家族公开信息，不宜作为横向选型的硬指标。
- 边界仅支持文本输入输出，不含多模态；上下文 32768 tokens、单次输出上限 8192 tokens，长文档与超长代码场景受限。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
