Ollama でGemma4 12b 入れてみた。

Ollama公式にgemma4 12bが来ていたのでインストールしてみました。

Gemma 4 models are designed to deliver frontier-level performance at each size. They are well-suited for reasoning, agen…

cmdでインストール

ollama run gemma4:12b

これでインストールされたのは「Q4_K_M」4eb23ef187e2 · 7.6GB でした。

Q4_K_Mとは

Q4（4ビット量子化）：、本来「16」の精度で持っていたAIの脳のデータを約4分の1に圧縮したことを意味します。
K（k-quant）：データを一律に削るのではなく、大事なデータは細かく残し、どうでもいいデータは粗く削る、という圧縮アルゴリズムを使ったという意味です。
M（Mediumサイズ）：圧縮度合い（大・中・小）の「中（ミディアム）」です。

gemma4 12B の画像分析

Ollamaのアプリのチャットから「この画像を分析してください」と入力。

枠内はgemma4 12Bからの回答です。

提供された画像は、「Gemma 4」という名称のAI（人工知能）モデルのプロモーション用バナーまたはタイトルカードです。

この画像を構成する要素を詳細に分析すると、以下のことがわかります。

1. テキスト情報の解析

「Gemma 4」: モデルの名称です。「Gemma」はGoogleが公開しているオープンモデルのシリーズ名であり、「4」はその最新世代（あるいはバージョン）を示唆しています。

「12B」: これはパラメータ数を表しており、通常「120億（12 Billion）」を意味します。AIモデルにおいて、この数字が大きいほど、より複雑なタスクをこなしたり、より高度な推論を行ったりできる能力があることを示唆する指標となります。

「Unified Transformer」: 技術的な特徴を示しています。「Transformer」は現在の主流な生成AI（ChatGPTなど）の基盤となるアーキテクチャです。「Unified（統合された）」という言葉は、このモデルが単一のシステムで複数の機能（テキスト、画像、音声など）を統合して処理できる「マルチモーダル」な能力を持っていることを強調しています。

2. グラフィックとデザイン要素

カラーパレット: 深い紺色から黒の背景に、鮮やかなシアン（青緑）の光が使われています。これはテクノロジー、高度な計算、未来感、そして信頼性を象徴する典型的な「ハイテク」系の配色です。

ネットワーク構造の背景: 網目状の線と点（ノード）は、神経回路やニューラルネットワークを視覚的に表現しています。複雑なデータのつながりや知能をイメージさせます。

中央のアイコン列（フロー）: 流れるような帯の上に、いくつかのアイコンが並んでいます。これらは「Unified（統合）」の具体的内容を示しています。

「a」や「あ」: 多言語対応（テキスト処理）。

音符: 音声認識・生成。

画像/フレームのアイコン: 画像処理。

フィルムのようなアイコン: 動画処理。

これらが左から右へと流れるように配置されていることで、さまざまな種類の入力データが一つの中核（Unified Transformer）に集約される様子を視覚的に表現しています。

3. 全体的なメッセージ

この画像は、**「Gemma 4 12Bは、強力な計算能力を持ち、テキスト・音声・画像など多様なデータを統合的に処理できる高度な最新AIモデルである」**ということを、技術者やユーザーに対して視覚的に強く訴えるためのデザインとなっています。

非常にモダンでプロフェッショナルな印象を与えるグラフィックです。

画像の伝えたいメッセージ(Unified Transformer)までしっかり分析できています。
VRAMの使用は私のPCで約12GBでした。

gemma4 e4bの画像分析

4月にリリースされたgemma4 E4Bは9.6GBにも同様に。
枠内はgemma4 E4Bからの回答です。

ご提示いただいた画像を分析します。

画像を拝見しました。しかし、この画像は特定の物体や風景を描いた写真ではなく、複数の言語の文字（日本語、漢字と思われるもの、記号など）が混在し、繰り返しやランダムな配置をしているテキストデータのような構成になっています。全体的に意味のある文章構造を成しているようには見えません。

【画像の内容についての分析】

視覚的な要素: コヒーレント（一貫性がある）な主題はなく、様々な文字コードの断片が集合しています。

意味的な解釈: 現状では、このテキストの配列から特定の物語や概念を読み取ることは非常に困難です。これは、コピー＆ペーストのエラー、エンコーディングの問題、あるいはテスト用の文字データである可能性があります。

【結論】

提供された画像は、分析すべき具体的な「内容」（主題、作者の手法、雰囲気など）を持っていません。もし、何か特定の情報や画像を分析してほしい場合は、元のソースのクリアな写真や図など、より明確なビジュアルデータをご提供いただけますでしょうか？

もし、このテキスト自体が何らかの意味を持つコードである場合は、その背景（どのような文脈で作成されたか）をお知らせいただければ、お手伝いできるかもしれません。

全く違う回答でした。
VRAMの使用は約7GBほどでした。

ローカルLLMでは軽くて使い勝手のよいgemm4 E4Bを事務処理によく使っていましたが、これからはgemma4 12Bを使って行くことになりそうです。