收录显卡41价格追踪3 天自 2026年9月3日近 24h 价格数据11,753 条24h 降价最多Radeon RX 7900 XTX-5.6%24h 涨价最多A100 40GB PCIe+48.1%数据更新于 2026年9月5日

Gemma 4 12B 本地部署需要多少显存?

看能跑的设备

Gemma 4 12B 是 12B 参数的稠密模型。Q4 量化最低需要 11GB 显存,8K 上下文下推荐 16GB。当前最便宜能跑的显卡是 GeForce RTX 2080 Ti,二手约 ¥1,680,预估 49.8 tokens/s。

Gemma 4 12B 版本信息

发布日期2026年5月23日
Hugging Face 仓库google/gemma-4-12B-it
小版本
许可证Apache-2.0
架构稠密
Ollama 标签
30 天下载3,195,490
Q4 最低显存11 GB · Q4_K_M · 8K
参数量12B
层数48
隐藏维度3,840
KV 头8
头维度256
上下文上限256K
厂商Google DeepMind

Gemma 4 12B 各量化与上下文的显存需求

8K 总显存
量化权重体积GB8K 总显存GB32K 总显存GB128K 总显存GB
Q4_K_M7.1GGUF10.719.755.7
Q5_K_M8.4GGUF12.121.157.1
Q8_012.7GGUF16.425.461.4
FP1623.8GGUF27.436.472.4

总显存 = 权重 + KV cache(FP16)+ 1GB 运行开销。标 GGUF 的权重是仓库里的实测文件体积,标「估」的按每参数字节估算。超过这个模型 256K 上下文上限的档位写「—」。

什么显卡能跑 Gemma 4 12B?

Q4_K_M · 8K 上下文 · 按闲鱼二手价升序
设备显存GB二手价预估 t/s建议上下文
GeForce RTX 2080 Ti11¥1,6807 条挂牌49.88K
Radeon RX 7800 XT16¥2,60014 条挂牌36.48K
Radeon RX 7900 XT20¥3,99918 条挂牌46.332K
Radeon RX 9070 XT16¥5,23013 条挂牌37.38K
Arc Pro B6024¥5,2999 条挂牌24.232K
Radeon RX 7900 XTX24¥5,50018 条挂牌55.232K
GeForce RTX 408016¥7,59012 条挂牌57.68K
GeForce RTX 309024¥8,0498 条挂牌74.132K
GeForce RTX 5070 Ti16¥8,6444 条挂牌71.18K
Arc Pro B7032¥9,9997 条挂牌32.132K
Radeon PRO W780032¥10,1004 条挂牌33.732K
CMP 170HX 40GB (改装)40¥10,8004 条挂牌118.832K
GeForce RTX 508016¥11,5007 条挂牌75.98K
Radeon AI PRO R970032¥11,9003 条挂牌37.332K
CMP 170HX 64GB (改装)64¥12,8504 条挂牌114.2128K
RTX PRO 4000 Blackwell24¥15,80010 条挂牌54.132K
Instinct MI21064¥18,50017 条挂牌91.3128K
Radeon PRO W790048¥22,0005 条挂牌49.932K
GeForce RTX 409024¥22,8005 条挂牌79.432K
GeForce RTX 5090 D V224¥25,00016 条挂牌103.732K
GeForce RTX 4090 48GB (改装)48¥25,5003 条挂牌79.432K
RTX PRO 4500 Blackwell32¥25,8508 条挂牌71.132K
GeForce RTX 5090 D32¥30,9007 条挂牌134.632K
A100 40GB PCIe40¥38,5004 条挂牌118.532K
GeForce RTX 509032¥39,7504 条挂牌134.632K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48¥47,00011 条挂牌103.732K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72¥62,00011 条挂牌103.7128K
RTX PRO 6000D84¥70,00019 条挂牌119.4128K
RTX PRO 6000 Blackwell96¥118,50010 条挂牌134.6128K
Tesla V100 16GB16暂无挂牌71.48K
Arc Pro B6532暂无挂牌32.132K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB (改装)32暂无挂牌5932K
Instinct MI10032暂无挂牌69.732K
Tesla V100 32GB32暂无挂牌71.432K
DGX Spark 128GB128暂无挂牌22.6128K
Mac Studio M4 Max 128GB128暂无挂牌35.1128K
Mac Studio M5 Max 128GB128暂无挂牌39.3128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128暂无挂牌35.1128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128暂无挂牌39.3128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128暂无挂牌15.2128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暂无挂牌51.9128K

判定口径:权重 + KV cache + 运行开销 ≤ 可用显存,单卡。MoE 模型标「卸载」表示把专家权重放进系统内存后能跑(显存只放注意力层与 KV cache),速度按内存带宽 70 GB/s 估算。上下文列给的是能装下的最大档位。

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 启动 Gemma 4 12B

Ollama

Ollama 库暂无官方标签。

llama.cpp

llama.cpp 直接从 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文长度。

llama-server -hf unsloth/gemma-4-12B-it-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM 跑的是原始精度权重,显存要求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

vllm serve google/gemma-4-12B-it

量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法

常见问题

Gemma 4 12B 需要多少显存?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Gemma 4 12B 约需 11GB 显存,留到 16GB 更稳。

哪张显卡最便宜能跑 Gemma 4 12B?

GeForce RTX 2080 Ti,11GB 显存,当前二手中位价约 ¥1,680,预估 49.8 tokens/s。

Gemma 4 12B 能用 Ollama 跑吗?

暂时不能,Ollama 库还没有它的官方标签;可以用 llama.cpp 加载 GGUF。