Gemma 4 내 컴퓨터에 설치하기 — Ollama 로컬 실행 가이드

 

Google의 새 오픈 모델 Gemma 4가 나왔습니다(2026년 3월 출시). 무엇보다 좋은 건 — 내 컴퓨터에서 무료로, 인터넷 없이 돌릴 수 있다는 거예요. 이 글은 Gemma 4가 뭔지부터 Ollama로 직접 설치하는 법까지 단계별로 안내합니다.

📌 이 글에서 얻어갈 것

✓ Gemma 4가 뭐고 뭐가 좋아졌나
✓ 모델 크기 5종 — 내 PC엔 뭘 깔까
✓ Ollama로 설치·실행 (명령어 한 줄)
✓ 다운로드 용량·하드웨어 가이드

Gemma 4가 뭐야?

Gemma 4는 Google이 만든 오픈 모델(open model)입니다. 2026년 3월 31일 공개됐고, Apache 2.0 라이선스라 자유롭게 받아 쓸 수 있어요. 핵심 강점은:

🖼️ 멀티모달 — 텍스트·이미지·영상 처리 (일부 모델은 오디오까지)

🌐 140개 이상 언어 지원

📜 최대 256K 컨텍스트 (엣지 모델은 128K)

🔧 네이티브 함수 호출 + thinking 추론 모드

크기 5종 — 내 PC엔 뭘?

Gemma 4는 여러 크기로 나옵니다. 다운로드 용량이 곧 "내 컴퓨터가 감당할 수 있나"의 기준이에요.

모델 태그	다운로드	컨텍스트	추천 대상
gemma4:e2b	~7.2GB	128K	가벼운 노트북·입문
gemma4:e4b	~9.6GB	128K	기본 추천 (균형)
gemma4:12b	~7.6GB	256K	긴 문서·균형
gemma4:26b	~18GB	256K	고성능 (MoE)
gemma4:31b	~20GB	256K	최고 성능·고사양 PC

💡 대략의 기준: 다운로드 용량보다 여유 있는 RAM/VRAM이 있어야 쾌적합니다. 7~10GB 모델은 16GB RAM급, 18~20GB 모델은 24GB+ VRAM급을 권장해요. 초보는 e4b부터 시작하세요.

내 컴퓨터에 설치하기 (Ollama)

가장 쉬운 방법은 Ollama입니다. 명령어 몇 줄이면 끝나요.

1

Ollama 설치
ollama.com에서 본인 OS(맥/윈도우/리눅스)용을 받아 설치합니다.

2

터미널에서 한 줄 실행
아래 명령이면 자동으로 받고 바로 대화가 시작됩니다.

# 기본 실행 (자동 다운로드 후 대화 시작)

ollama run gemma4

# 특정 크기 지정

ollama run gemma4:e4b

# 미리 받아만 두기

ollama pull gemma4:12b

# 질문을 바로 던지기

ollama run gemma4 "안녕, 너는 누구야?"

끝입니다! 처음엔 모델 다운로드(수 GB)에 시간이 좀 걸리지만, 한 번 받으면 인터넷 없이도 계속 쓸 수 있어요. 종료는 /bye.

왜 로컬에서 돌릴까?

🔒 프라이버시 — 데이터가 내 컴퓨터 밖으로 안 나감

💸 무료 — API 요금 없음, 무제한 사용

✈️ 오프라인 — 인터넷 없이도 작동

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 제 노트북에서도 돌아갈까요?

RAM 16GB 정도면 e2b·e4b는 충분히 돌아갑니다. 사양이 낮으면 가장 작은 e2b부터, 좋은 GPU가 있으면 26b/31b까지 도전하세요.

Q. Ollama 말고 다른 방법은?

GUI를 원하면 LM Studio, 개발자라면 llama.cpp나 Hugging Face transformers로도 돌릴 수 있습니다. 초보에겐 Ollama가 가장 간단해요.

Q. Gemma 3과 뭐가 다른가요?

Gemma 4는 영상·오디오까지 다루는 멀티모달 강화, 더 긴 컨텍스트(최대 256K), MoE 같은 새 구조가 추가됐습니다. 이전 Gemma 3(1B/4B/12B/27B)도 여전히 좋지만, 신규라면 Gemma 4를 권합니다.

마치며

Gemma 4는 "내 컴퓨터에 두는 무료 AI"의 좋은 선택지입니다. ollama run gemma4 한 줄이면 시작되니, 부담 없이 e4b부터 깔아보세요. 프라이버시가 중요한 작업이나 API 비용이 부담될 때 특히 빛납니다.

로컬 LLM 써보신 분들은 어떤 모델·크기를 쓰시나요? 댓글로 공유해주세요 🙌

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※ 본 글은 2026년 6월 기준 출처를 교차검증해 작성했습니다. 주요 출처: Google 공식(ai.google.dev/gemma, blog.google, Google Cloud), Ollama 라이브러리(ollama.com/library/gemma4), Hugging Face 모델 카드. 다운로드 용량·태그는 기본 양자화 기준으로 수시 변동될 수 있으니 설치 전 라이브 페이지 확인을 권합니다.