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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

発売日2026年3月11日
Hugging Face リポジトリgoogle/gemma-4-26B-A4B-it
リビジョン
ライセンスApache-2.0
アーキテクチャMoE
Ollama タグ
30日ダウンロード8,211,474
Q4 最小VRAM18 GB · Q4_K_M · 8K
エキスパートオフロードVRAM 6 GB + RAM 13 GB
パラメータ数25.8B
MoE4B
レイヤー数30
隠れ層次元2,816
KV ヘッド数8
ヘッド次元256
最大コンテキスト256K
提供元Google DeepMind

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GB8K 時の合計GB32K 時の合計GB128K 時の合計GB
Q4_K_M16.9GGUF17.322.945.4
Q5_K_M21.2GGUF20.325.948.4
Q8_026.9GGUF29.635.357.8
FP1650.5GGUF53.45981.5

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
デバイスVRAMGB中古価格推定 t/s推奨コンテキスト
Radeon RX 7900 XT20出品なし838K
Arc Pro B6024出品なし50.832K
GeForce RTX 309024出品なし112.232K
GeForce RTX 409024出品なし116.832K
GeForce RTX 5090 D V224出品なし134.832K
Radeon RX 7900 XTX24出品なし93.432K
RTX PRO 4000 Blackwell24出品なし92.332K
Arc Pro B6532出品なし63.532K
Arc Pro B7032出品なし63.532K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB (改造)32出品なし97.632K
GeForce RTX 509032出品なし152.332K
GeForce RTX 5090 D32出品なし152.332K
Instinct MI10032出品なし108.332K
Radeon AI PRO R970032出品なし71.232K
Radeon PRO W780032出品なし65.932K
RTX PRO 4500 Blackwell32出品なし109.532K
Tesla V100 32GB32出品なし109.832K
A100 40GB PCIe40出品なし143.832K
CMP 170HX 40GB (改造)40出品なし14432K
GeForce RTX 4090 48GB (改造)48出品なし116.8128K
Radeon PRO W790048出品なし87.4128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48出品なし134.8128K
CMP 170HX 64GB (改造)64出品なし141.3128K
Instinct MI21064出品なし126.1128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72出品なし134.8128K
RTX PRO 6000D84出品なし144.3128K
RTX PRO 6000 Blackwell96出品なし152.3128K
DGX Spark 128GB128出品なし48128K
Mac Studio M4 Max 128GB128出品なし68128K
Mac Studio M5 Max 128GB128出品なし73.9128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128出品なし68128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128出品なし73.9128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128出品なし34.3128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512出品なし89.7128K

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
GeForce RTX 2080 Ti111337.8
GeForce RTX 4080161338.9
GeForce RTX 5070 Ti161340.4
GeForce RTX 5080161340.9
Radeon RX 7800 XT161335
Radeon RX 9070 XT161335.2
Tesla V100 16GB161340.5

Ollama / llama.cpp / vLLM で Gemma 4 26B A4B を起動する

Ollama

Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。

llama.cpp

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

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。