Gemma 4 26B A4B のローカル実行に必要なVRAMは?
動かせるデバイスを見るGemma 4 26B A4B は総パラメータ 25.8B、1 トークンあたり 4B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 18GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 6GB + RAM 13GB で動きます。収まる最も安いデバイスは Radeon RX 7900 XT ですが、中古価格のデータはまだなく、推定 83 tokens/s です。オフロード構成で最も安く動かせるのは GeForce RTX 2080 Ti で、推定 38 tokens/s です。
Gemma 4 26B A4B のバージョン情報
Gemma 4 26B A4B の量子化・コンテキスト別の必要VRAM
8K 時の合計MoE:総パラメータ 25.8B すべてをメモリに常駐させる必要があり、速度は 1 トークンあたり有効な 4B で決まります。
| 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 |
|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 16.9GGUF | 17.3 | 22.9 | 45.4 |
| Q5_K_M | 21.2GGUF | 20.3 | 25.9 | 48.4 |
| Q8_0 | 26.9GGUF | 29.6 | 35.3 | 57.8 |
| FP16 | 50.5GGUF | 53.4 | 59 | 81.5 |
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。
Gemma 4 26B A4B を動かせるGPUは?
Q4_K_M・8K コンテキスト・eBayの中古価格の安い順判定基準: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。
エキスパートを RAM に置けば Gemma 4 26B A4B を動かせる GPU
エキスパート重みはシステム RAM に置き(13 GB 以上が必要)、VRAM にはアテンション層・共有エキスパート・KV キャッシュのみで Q4 なら最低 6 GB。速度は RAM 帯域幅(70 GB/s で推定)に縛られ、全量 VRAM 構成よりかなり遅くなります。
| デバイス | VRAMGB | 中古価格 | 必要 RAMGB | 推定 t/s |
|---|---|---|---|---|
| 11 | — | 13 | 37.8 | |
| 16 | — | 13 | 38.9 | |
| 16 | — | 13 | 40.4 | |
| 16 | — | 13 | 40.9 | |
| 16 | — | 13 | 35 | |
| 16 | — | 13 | 35.2 | |
| 16 | — | 13 | 40.5 |
Ollama / llama.cpp / vLLM で Gemma 4 26B A4B を起動する
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-4-26B-A4B-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-4-26B-A4B-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 26B A4B 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 26B A4B に約 18GB のVRAMが必要で、24GB あれば余裕があります。
Gemma 4 26B A4B を動かせる最も安いGPUは?
Radeon RX 7900 XT です。VRAM 20GB、推定 83 tokens/s。このデバイスの中古価格データはまだありません。
Gemma 4 26B A4B 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。