What are the hardware requirements for Cerberus E4B?

Cerberus E4B requires approximately 0.2 GB of VRAM. Quantized variants may run on less VRAM; see the Quantized Models section on this page.

Who developed Cerberus E4B and how large is it?

Cerberus E4B is developed by rrchat. The model is published as open weights on Hugging Face and indexed on LLM Explorer with full benchmark history.

Where can I download or evaluate Cerberus E4B?

Cerberus E4B is hosted on Hugging Face and linked from this page. LLM Explorer also lists quantized variants and similar alternatives if available.

Cerberus E4B by rrchat — VRAM 0.2GB

Name: Cerberus E4B
Author: rrchat

Cerberus E4B is an open-source language model by rrchat. Features: LLM, VRAM: 0.2GB, License: apache-2.0, LLM Explorer Score: 0.29.

4-bit Adapter Agent Base model:adapter:google/gemm... Base model:google/gemma-4-e4b-... Bitsandbytes Conversational Dataset:huggingfacetb/smoltalk... Dataset:nvidia/nemotron-post-t... Dataset:nvidia/nemotron-sft-ag... Dataset:open-r1/openr1-math-22... Dataset:vikhrmodels/grandmaste... En Finetuned Function-calling Gemma4 Lora Math Multimodal Peft Reasoning Region:us Ru Russian Safetensors Tool-use Unsloth

Model Card on HF 🤗: https://huggingface.co/rrchat/Cerberus-E4B

Cerberus E4B Parameters and Internals

LLM Name	Cerberus E4B
Repository 🤗	https://huggingface.co/rrchat/Cerberus-E4B
Base Model(s)	Gemma 4 E4B It google/gemma-4-E4B-it
Required VRAM	0.2 GB
Updated	2026-10-31
Maintainer	rrchat
Model Files	0.2 GB
Supported Languages	ru en
Model Architecture	Adapter
License	apache-2.0
Model Max Length	131072
Is Biased	none
Tokenizer Class	GemmaTokenizer
Padding Token	<pad>
PEFT Type	LORA
LoRA Model	Yes
PEFT Target Modules	(\|?\|:\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|a\|u\|d\|i\|o\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|k\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|a\|u\|d\|i\|o\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|q\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|a\|u\|d\|i\|o\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|v\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|n\|g\|u\|a\|g\|e\|_\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|m\|l\|p\|\\|.\|d\|o\|w\|n\|_\|p\|r\|o\|j\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|n\|g\|u\|a\|g\|e\|_\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|m\|l\|p\|\\|.\|g\|a\|t\|e\|_\|p\|r\|o\|j\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|n\|g\|u\|a\|g\|e\|_\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|m\|l\|p\|\\|.\|u\|p\|_\|p\|r\|o\|j\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|n\|g\|u\|a\|g\|e\|_\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|k\|_\|p\|r\|o\|j\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|n\|g\|u\|a\|g\|e\|_\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|o\|_\|p\|r\|o\|j\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|n\|g\|u\|a\|g\|e\|_\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|q\|_\|p\|r\|o\|j\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|n\|g\|u\|a\|g\|e\|_\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|v\|_\|p\|r\|o\|j\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|v\|i\|s\|i\|o\|n\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|e\|n\|c\|o\|d\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|m\|l\|p\|\\|.\|d\|o\|w\|n\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|v\|i\|s\|i\|o\|n\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|e\|n\|c\|o\|d\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|m\|l\|p\|\\|.\|g\|a\|t\|e\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|v\|i\|s\|i\|o\|n\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|e\|n\|c\|o\|d\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|m\|l\|p\|\\|.\|u\|p\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|v\|i\|s\|i\|o\|n\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|e\|n\|c\|o\|d\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|k\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|v\|i\|s\|i\|o\|n\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|e\|n\|c\|o\|d\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|o\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|v\|i\|s\|i\|o\|n\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|e\|n\|c\|o\|d\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|q\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|\|\|m\|o\|d\|e\|l\|\\|.\|v\|i\|s\|i\|o\|n\|_\|t\|o\|w\|e\|r\|\\|.\|e\|n\|c\|o\|d\|e\|r\|\\|.\|l\|a\|y\|e\|r\|s\|\\|.\|\\|d\|+\|\\|.\|s\|e\|l\|f\|_\|a\|t\|t\|n\|\\|.\|v\|_\|p\|r\|o\|j\|\\|.\|l\|i\|n\|e\|a\|r\|)
LoRA Alpha	32
LoRA Dropout	0
R Param	16

Rank the Cerberus E4B capabilities

Have you tried this model? Rate its performance — this feedback helps the ML community find the right model for their needs.

Instruction Following and Task Automation
Factuality and Completeness of Knowledge
Censorship and Alignment
Data Analysis and Insight Generation
Text Generation
Text Summarization and Feature Extraction
Code Generation
Multi-Language Support and Translation

Best Alternatives to Cerberus E4B

Best Alternatives	Context / RAM	Downloads	Likes
Paddleocr Vl 1.6 Manga Lora	0K / 0.9 GB	1174	1
N Atlas Cassava Umuahia	0K / 0.2 GB	149	1
Gemma4 E2b Sroie Lora	0K / 0.2 GB	30	1
Phishing Guard	0K / 0 GB	14	1
...k V4.1 Flash 1017 Heretic Lora	0K / 0 GB	28	1
VERO Mini	0K / 0 GB	0	2
CludeMem E4b	0K / 0.1 GB	93	4
GLM 5.3 Flash GM LoRA	0K / 0.6 GB	27	0
GLM 5.3 Flash GM CoT LoRA	0K / 18 GB	16	0
GLM 5.3 Flash GM E32 LoRA	0K / 18 GB	15	0

Note: green Score (e.g. "73.2") means that the model is better than rrchat/Cerberus-E4B.