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llama.cpp passa a ler o prompt do Gemma 4 E2B quase 3x mais rápido

Um PR aceito corta conta inútil nas camadas finais do E2B e do E4B. Num M4 Pro, o E2B de 3,1 GB foi de 1.614 pra 4.603 tokens por segundo na leitura do prompt.

O llama.cpp juntou um PR que para de calcular, na leitura do prompt, as camadas do Gemma 4 E2B e E4B que reaproveitam o cache de camadas anteriores e não gravam nada nele. A saída fica idêntica, segundo os testes do autor com texto, imagem, áudio e prompts de 16 mil e 32 mil tokens.

Os ganhos medidos no PR: num M4 Pro com Metal, o E2B em Q4_0 (3,1 GB) foi de 1.614 pra 4.603 tokens por segundo no prompt de 512 tokens; o E4B (4,8 GB), de 806 pra 1.319. Num Snapdragon do Galaxy S26+, o E2B passou de 2.303 pra 5.099. A velocidade de geração não muda, e o Gemma 4 26B não ganha nada. A otimização vale com o cache KV unificado; com o cache dividido, fica desligada.

Por que importaLeitura de prompt é o gargalo de agente local: cada turno despeja contexto, resultado de ferramenta e arquivo. Um modelo de 3 GB que lê quase 3x mais rápido deixa agente no notebook ou no celular menos arrastado.

Atualize o llama.cpp pra uma build posterior a 03/11 e rode llama-bench com o seu modelo E2B ou E4B pra comparar com a versão antiga.

Fonte: llama.cpp (GitHub) · github.com

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