收錄顯卡39價格追蹤3 天自 2026年9月3日近 24h 價格資料11,753 筆24h 降價最多Radeon RX 7900 XTX-5.6%24h 漲價最多A100 40GB PCIe+48.1%資料更新於 2026年9月5日

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
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GB8K 總記憶體GB32K 總記憶體GB128K 總記憶體GB
Q4_K_M18.3GGUF25.948.4138.4
Q5_K_M21.7GGUF29.652.1142.1
Q8_032.6GGUF40.963.4153.4
FP1661.4GGUF69.792.2182.2

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
Arc Pro B7032NT$47,0027 筆掛牌12.68K
Radeon PRO W780032NT$47,4774 筆掛牌13.28K
CMP 170HX 40GB (改裝)40NT$50,7674 筆掛牌48.68K
Radeon AI PRO R970032NT$55,9383 筆掛牌14.78K
CMP 170HX 64GB (改裝)64NT$60,4034 筆掛牌46.632K
Instinct MI21064NT$86,96217 筆掛牌36.932K
Radeon PRO W790048NT$103,4145 筆掛牌19.78K
GeForce RTX 4090 48GB (改裝)48NT$119,8673 筆掛牌31.98K
RTX PRO 4500 Blackwell32NT$121,5128 筆掛牌28.48K
GeForce RTX 5090 D32NT$145,2507 筆掛牌55.68K
A100 40GB PCIe40NT$180,9754 筆掛牌48.58K
GeForce RTX 509032NT$186,8514 筆掛牌55.68K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48NT$220,93111 筆掛牌42.18K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72NT$291,44011 筆掛牌42.132K
RTX PRO 6000D84NT$329,04619 筆掛牌48.932K
RTX PRO 6000 Blackwell96NT$557,02710 筆掛牌55.632K
Arc Pro B6532暫無掛牌12.68K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB (改裝)32暫無掛牌23.48K
Instinct MI10032暫無掛牌27.88K
Tesla V100 32GB32暫無掛牌28.58K
Mac Studio M4 Max 128GB128暫無掛牌13.832K
Mac Studio M5 Max 128GB128暫無掛牌15.532K
MacBook Pro M4 Max 128GB128暫無掛牌13.832K
MacBook Pro M5 Max 128GB128暫無掛牌15.532K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暫無掛牌20.5128K

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。