@rohanpaul_ai：Gemma 4（特别是其面向边缘优化的 E2B 与 E4B 量化版）通过 Locally 等应用，在 iPhone 上实现完全离线运行……

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on-device edge-optimized quantized iphone offline

摘要

Google 的 Gemma 4 E2B/E4B 量化模型现已通过 Locally AI 等应用，在 iPhone 上实现完全离线运行，借助 Apple Neural Engine 进行本地推理。

Gemma 4（特别是其面向边缘优化的 E2B 与 E4B 量化版）可通过 Locally AI 或 Google AI Edge Gallery 等应用在 iPhone 上完全离线运行。下载约 1.5 GB 的量化模型后，所有推理均在设备端通过 Apple Neural Engine 完成。
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缓存时间: 2026/04/21 10:51

Gemma 4（特别是其面向边缘优化的 E2B 和 E4B 变体）可通过 Locally AI 或 Google AI Edge Gallery 等应用，在 iPhone 上完全离线运行。下载约 1.5 GB 的量化模型后，所有推理都在设备端通过 Apple Neural Engine 完成。

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