Как запустить Gemma 4 локально за 5 минут
Короткая инструкция без воды: ставим Ollama, выбираем подходящую Gemma 4 под ваше железо и запускаем модель локально за несколько минут.
Если нужен самый короткий путь
Скачайте Ollama, установите приложение и в терминале запустите ollama run gemma4:e4b. Если у вас слабее или мощнее машина, просто замените тег модели по таблице ниже.
Что это и зачем
Gemma 4 — открытая модель от Google, которую можно запускать локально через Ollama. Это удобный вариант, если хочется работать бесплатно, не отправлять данные в облако и держать всё у себя на компьютере. Для простых задач, черновиков, локального анализа текста и приватных документов такой сценарий часто закрывает потребность без подписки на облачный AI.
Какую версию Gemma 4 выбрать
| Какое у вас железо | Что ставить | Когда выбирать |
|---|---|---|
| Слабый ПК или ноутбук, около 8 ГБ RAM | gemma4:e2b |
Если нужен самый лёгкий вариант, который с высокой вероятностью запустится локально без мучений. |
| Средняя машина, около 16 ГБ RAM | gemma4:e4bgemma4:26b — если готовы к более тяжёлому запуску |
Для большинства пользователей безопасный старт — gemma4:e4b. Если хочется более сильную модель и у вас есть запас по памяти, можно попробовать квантованную gemma4:26b. |
| Мощная машина, 24 ГБ+ VRAM или большой запас unified memory | gemma4:31b |
Если нужен самый сильный локальный вариант из линейки и железо это тянет без боли. |
Если не хотите думать долго, берите gemma4:e4b. Это самый понятный стартовый вариант для большинства сценариев.
Шаг 1. Установите Ollama
Откройте ollama.com/download, скачайте версию под свою систему и установите как обычное приложение. После установки откройте терминал и проверьте, что команда работает:
ollama --versionШаг 2. Запустите Gemma 4 одной командой
Если у вас средняя машина и вы хотите самый беспроблемный старт, используйте этот вариант:
ollama run gemma4:e4bДля слабого компьютера замените тег на gemma4:e2b. Для мощной машины — на gemma4:31b.
Шаг 3. Подключите Gemma 4 к Claude Code, если он у вас уже есть
Этот шаг опциональный. Если Claude Code у вас уже установлен и доступен, можно отправлять его запросы не в облачную модель, а в локальную Gemma 4 через Anthropic-compatible API у Ollama.
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_API_KEY=""
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
claude --model gemma4:e4bЕсли хотите, чтобы это не приходилось вводить каждый раз, добавьте переменные в ~/.zshrc или ~/.bashrc. Более подробный разбор есть в нашем материале: как подключить локальную модель к Claude Code через Ollama.
Важно: сам Claude Code остаётся отдельным продуктом Anthropic. Локальная модель через Ollama помогает заменить облачную модель в работе, но не подменяет доступ к самому Claude Code.
Что попробовать первым
Чтобы сразу понять, что всё запустилось как надо, дайте модели одну простую, одну кодовую и одну аналитическую задачу.
«Составь план изучения Python на 14 дней для человека, который никогда не программировал. По 40 минут в день, без воды, только конкретные шаги.»
«Напиши HTML, CSS и JavaScript для минималистичного таймера Pomodoro. Тёмная тема, одна кнопка старта, одна кнопка сброса, адаптивная вёрстка.»
«Ниже мой черновик письма клиенту. Сократи его на 30%, убери канцелярит и оставь только смысл. Потом предложи более сильную тему письма.»
Честные ограничения
Gemma 4 не заменяет сильные облачные модели на сложной разработке, глубоком ресёрче и длинных многошаговых задачах. На таких сценариях Claude Opus и топовые облачные модели обычно сильнее. Но для локальных черновиков, простого кода, личных заметок и приватных данных это уже вполне рабочий инструмент.
Вайбкодинг с нуля
Собери свой первый продукт с помощью AI — за один вечер, без навыков программирования. Для практики в рабочем AI-кодинг агенте можно посмотреть RUFP.