Gemma 4 31B 本地部署需要多少記憶體?
看能跑的裝置Gemma 4 31B 是 31.3B 參數的稠密模型。Q4 量化最低需要 26GB 記憶體,8K 上下文下建議 32GB。目前最便宜能跑的顯示卡是 Arc Pro B70,二手約 NT$47,002,預估 12.6 tokens/s。
Gemma 4 31B 版本資訊
發布日期2026年3月11日
Hugging Face 倉庫google/gemma-4-31B-it
小版本—
授權Apache-2.0
架構稠密
GGUF 倉庫unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF
Ollama 標籤—
30 天下載8,332,852
Q4 最低記憶體26 GB · Q4_K_M · 8K
參數量31.3B
層數60
隱藏維度5,376
KV 頭16
頭維度256
上下文上限256K
廠商Google DeepMind
Gemma 4 31B 各量化與上下文的記憶體需求
8K 總記憶體| 量化 | 權重體積GB | 8K 總記憶體GB | 32K 總記憶體GB | 128K 總記憶體GB |
|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 18.3GGUF | 25.9 | 48.4 | 138.4 |
| Q5_K_M | 21.7GGUF | 29.6 | 52.1 | 142.1 |
| Q8_0 | 32.6GGUF | 40.9 | 63.4 | 153.4 |
| FP16 | 61.4GGUF | 69.7 | 92.2 | 182.2 |
總記憶體 = 權重 + KV cache(FP16)+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積,標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 256K 上下文上限的檔位寫「—」。
什麼顯示卡能跑 Gemma 4 31B?
Q4_K_M · 8K 上下文 · 依閒魚二手價升序| 裝置 | 顯存GB | 二手價 | 預估 t/s | 建議上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 32 | NT$47,0027 筆掛牌 | 12.6 | 8K | |
| 32 | NT$47,4774 筆掛牌 | 13.2 | 8K | |
| 40 | NT$50,7674 筆掛牌 | 48.6 | 8K | |
| 32 | NT$55,9383 筆掛牌 | 14.7 | 8K | |
| 64 | NT$60,4034 筆掛牌 | 46.6 | 32K | |
| 64 | NT$86,96217 筆掛牌 | 36.9 | 32K | |
| 48 | NT$103,4145 筆掛牌 | 19.7 | 8K | |
| 48 | NT$119,8673 筆掛牌 | 31.9 | 8K | |
| 32 | NT$121,5128 筆掛牌 | 28.4 | 8K | |
| 32 | NT$145,2507 筆掛牌 | 55.6 | 8K | |
| 40 | NT$180,9754 筆掛牌 | 48.5 | 8K | |
| 32 | NT$186,8514 筆掛牌 | 55.6 | 8K | |
| 48 | NT$220,93111 筆掛牌 | 42.1 | 8K | |
| 72 | NT$291,44011 筆掛牌 | 42.1 | 32K | |
| 84 | NT$329,04619 筆掛牌 | 48.9 | 32K | |
| 96 | NT$557,02710 筆掛牌 | 55.6 | 32K | |
| 32 | —暫無掛牌 | 12.6 | 8K | |
| 32 | —暫無掛牌 | 23.4 | 8K | |
| 32 | —暫無掛牌 | 27.8 | 8K | |
| 32 | —暫無掛牌 | 28.5 | 8K | |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | —暫無掛牌 | 13.8 | 32K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —暫無掛牌 | 15.5 | 32K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | —暫無掛牌 | 13.8 | 32K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | —暫無掛牌 | 15.5 | 32K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —暫無掛牌 | 20.5 | 128K |
判定口徑:權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體,單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑(顯存只放注意力層與 KV cache),速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。
用 Ollama / llama.cpp / vLLM 啟動 Gemma 4 31B
Ollama
Ollama 庫暫無官方標籤。
llama.cpp
llama.cpp 直接從 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文長度。
llama-server -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM
vLLM 跑的是原始精度權重,記憶體需求比 GGUF 高得多,通常要多卡。
vllm serve google/gemma-4-31B-it
量化檔名以模型庫當週抓取為準,口徑見資料方法。 資料方法
常見問題
Gemma 4 31B 需要多少記憶體?
在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Gemma 4 31B 約需 26GB 記憶體,留到 32GB 更穩。
哪張顯示卡最便宜能跑 Gemma 4 31B?
Arc Pro B70,32GB 記憶體,目前二手中位價約 NT$47,002,預估 12.6 tokens/s。
Gemma 4 31B 能用 Ollama 跑嗎?
暫時不行,Ollama 庫還沒有它的官方標籤;可以用 llama.cpp 載入 GGUF。