Gemma 4 12B をローカルに導入するには？
Gemma 4 12B は 12B パラメータの Dense モデルです。Q4 量子化では最低 11GB、8K コンテキストなら 16GB のVRAMを推奨します。現在最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB（で約 ¥46,846）で、推定 71.4 tokens/s です。
Gemma 4 12B のバージョン情報
Gemma 4 12B のローカル実行に必要なVRAMは？
| 量子化 | 重みサイズGB | 8K 時の合計GB | 32K 時の合計GB | 128K 時の合計GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 2.8推定 | 6.8 | 15.8 | 51.8 |
| 2-bit | 4.7GGUF | 8.4 | 17.4 | 53.4 |
| 3-bit | 6GGUF | 9.7 | 18.7 | 54.7 |
| 4-bit | 7.1GGUF | 10.7 | 19.7 | 55.7 |
| 5-bit | 8.4GGUF | 12.1 | 21.1 | 57.1 |
| 8-bit | 12.7GGUF | 16.4 | 25.4 | 61.4 |
| FP16 | 23.8GGUF | 27.4 | 36.4 | 72.4 |
合計 = 重み + KV キャッシュ（FP16）+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 256K を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。
Gemma 4 12B を動かせるGPUは？
eBay
| デバイス | VRAMGB | 価格 | 推定 t/s | 推奨コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
 Tesla V100 16GB | 16 | ¥46,84634 件の出品 | 71.4 | 8K |
 Radeon RX 6950 XT | 16 | ¥76,7979 件の出品 | 33.7 | 8K |
| GeForce RTX 2080 Ti 22GB | 22 | ¥84,6303 件の出品 | 49.8 | 32K |
| Radeon RX 7800 XT | 16 | ¥87,24124 件の出品 | 36.4 | 8K |
| GeForce RTX 5060 Ti 16GB | 16 | ¥107,51612 件の出品 | 36.6 | 8K |
| Radeon RX 7900 XT | 20 | ¥107,51624 件の出品 | 46.3 | 32K |
| Tesla V100 32GB | 32 | ¥110,58823 件の出品 | 71.4 | 32K |
| Instinct MI50 32GB | 32 | ¥117,9607 件の出品 | 58.7 | 32K |
| GeForce RTX 5070 | 12 | ¥119,03523 件の出品 | 54.1 | 8K |
| Radeon RX 9070 XT | 16 | ¥122,10712 件の出品 | 37.3 | 8K |
| Radeon RX 7900 XTX | 24 | ¥153,44025 件の出品 | 55.2 | 32K |
| Instinct MI100 | 32 | ¥153,4407 件の出品 | 69.7 | 32K |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16 | ¥184,31310 件の出品 | 71.1 | 8K |
| GeForce RTX 4080 | 16 | ¥193,98930 件の出品 | 57.6 | 8K |
| GeForce RTX 3090 | 24 | ¥238,07180 件の出品 | 74.1 | 32K |
| GeForce RTX 5080 | 16 | ¥276,46914 件の出品 | 75.9 | 8K |
| RTX PRO 4000 Blackwell | 24 | ¥453,1023 件の出品 | 54.1 | 32K |
| GeForce RTX 4090 | 24 | ¥491,34740 件の出品 | 79.4 | 32K |
| Radeon PRO W7900 | 48 | ¥536,8113 件の出品 | 49.9 | 32K |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 32 | ¥660,4543 件の出品 | 71.1 | 32K |
| A100 40GB PCIe | 40 | ¥752,45713 件の出品 | 118.5 | 32K |
| Instinct MI210 | 64 | ¥775,03511 件の出品 | 91.3 | 128K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | ¥852,2933 件の出品 | 35.1 | 128K |
| GeForce RTX 5090 | 32 | ¥998,36112 件の出品 | 134.6 | 32K |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | ¥1,005,5804 件の出品 | 35.1 | 128K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | ¥1,113,5575 件の出品 | 39.3 | 128K |
| RTX PRO 6000 Blackwell | 96 | ¥2,608,7944 件の出品 | 134.6 | 128K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | ¥3,379,06811 件の出品 | 51.9 | 128K |
 Arc Pro B60 | 24 | —出品なし | 24.2 | 32K |
| GeForce RTX 5090 D V2 | 24 | —出品なし | 103.7 | 32K |
| Arc Pro B65 | 32 | —出品なし | 32.1 | 32K |
| Arc Pro B70 | 32 | —出品なし | 32.1 | 32K |
| GeForce RTX 4080 SUPER 32GB | 32 | —出品なし | 59 | 32K |
| GeForce RTX 5090 D | 32 | —出品なし | 134.6 | 32K |
| Radeon AI PRO R9700 | 32 | —出品なし | 37.3 | 32K |
| Radeon PRO W7800 | 32 | —出品なし | 33.7 | 32K |
| CMP 170HX 40GB | 40 | —出品なし | 118.8 | 32K |
| GeForce RTX 4090 48GB | 48 | —出品なし | 79.4 | 32K |
| RTX PRO 5000 Blackwell 48GB | 48 | —出品なし | 103.7 | 32K |
| CMP 170HX 64GB | 64 | —出品なし | 114.2 | 128K |
| RTX PRO 5000 Blackwell 72GB | 72 | —出品なし | 103.7 | 128K |
| RTX PRO 6000D | 84 | —出品なし | 119.4 | 128K |
| DGX Spark 128GB | 128 | —出品なし | 22.6 | 128K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 39.3 | 128K |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB | 128 | —出品なし | 15.2 | 128K |
判定基準：重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し（VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ）、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。
Ollama / llama.cpp / vLLM で Gemma 4 12B をローカルに導入する
Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。
llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。
llama-server -hf unsloth/gemma-4-12b-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ（通常は複数枚）が必要です。
vllm serve google/gemma-4-12B-it
ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法
よくある質問
Gemma 4 12B にはどれくらいのVRAMが必要ですか？
Q4_K_M・8K コンテキストでは Gemma 4 12B に約 11GB のVRAMが必要で、16GB あれば余裕があります。
Gemma 4 12B を動かせる最も安いGPUは？
Tesla V100 16GB です。VRAM 16GB、現在の中央値は約 ¥46,846、推定 71.4 tokens/s。
Gemma 4 12B は Ollama で動かせますか？
まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。