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Por Javier Morales · · Google

Cómo correr Gemma 3 4B en local con Ollama

Transparencia: Algunos enlaces de hardware son de afiliado (Amazon). Esto no afecta nuestra evaluación.

Correr Gemma 3 4B en local es más sencillo de lo que parece. Con Ollama puedes tener este modelo de 4B parámetros funcionando en tu PC en menos de 5 minutos. Solo necesitas 2.4 GB de VRAM para la versión Q4 y conexión a internet para la descarga inicial.

En esta guía cubrimos los requisitos exactos de hardware, el proceso de instalación paso a paso, los comandos necesarios y ejemplos de uso para sacarle el máximo partido a Gemma 3 4B desde tu propio hardware.

Requisitos de hardware para Gemma 3 4B

Cuantización VRAM necesaria Notas
FP16 (máxima calidad) 9.6 GB Calidad de referencia. Solo GPUs con mucha VRAM.
Q8 (alta calidad) 4.8 GB Recomendado si tienes suficiente VRAM.
Q4 (equilibrado) 2.4 GB (recomendado) El mejor equilibrio calidad/VRAM. Recomendado.
Q2 (mínimo) 1.2 GB Solo si tu VRAM es muy limitada. Pérdida notable.

Sin GPU (solo CPU): Gemma 3 4B puede correr en CPU con velocidad de aproximadamente 16 tokens/segundo en un Intel Core i7. Funcional pero lento para uso intensivo.

Especificaciones de Gemma 3 4B

4B
Parámetros
2.4 GB
VRAM Q4
128K
Contexto
Google
Proveedor
Chat general Programación Razonamiento

Paso 1: Instalar Ollama

Ollama es la forma más sencilla de correr Gemma 3 4B en local. Disponible para Windows, macOS y Linux.

  1. 1 Descarga Ollama desde ollama.com (Windows, macOS o Linux)
  2. 2 Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones (tarda menos de 1 minuto)
  3. 3 Verifica la instalación abriendo una terminal y ejecutando: ollama --version

Paso 2: Ejecutar Gemma 3 4B

Una vez instalado Ollama, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando. Ollama descargará el modelo automáticamente la primera vez:

Terminal Descarga automática
ollama run gemma3:4b

La primera ejecución descargará el modelo (~2.4 GB en Q4). Las ejecuciones posteriores son instantáneas. Una vez descargado, puedes chatear directamente en la terminal o usar la API local.

Paso 3: Ejemplos de uso de Gemma 3 4B

Uso con la API REST local

Ollama expone una API en http://localhost:11434 compatible con OpenAI:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "gemma3:4b", "prompt": "Explica qué es la IA local en 2 párrafos", "stream": false }'

Integración con Python (API OpenAI)

Si tienes instalado el cliente OpenAI de Python:

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="ollama", ) response = client.chat.completions.create( model="gemma3:4b", messages=[{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedes ayudarme?"}] ) print(response.choices[0].message.content)

GPUs compatibles con Gemma 3 4B

Estas GPUs tienen suficiente VRAM para correr Gemma 3 4B en cuantización Q4 (2.4 GB):

¿No ves tu GPU? Consulta todas las páginas de compatibilidad en la página del modelo Gemma 3 4B.

¿No sabes si tu GPU puede correr Gemma 3 4B?

Usa nuestra calculadora de VRAM para comprobarlo al instante y ver las opciones de cuantización disponibles.

Comprobar compatibilidad

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