Google26B (4B active, MoE)Q4_K_M 下约 16 GB 显存

Gemma 4 26B-A4B — 显存、速度与本地部署

作者: Jakub Rusinowski · 最后更新:

Gemma 4's Mixture-of-Experts variant: 26B total parameters but only 4B active per forward pass. This gives 12B-class quality at 4B-class inference speed. Supports text, image, and audio. Needs ~16–18 GB at Q4_K_M — fits in an RTX 3090 or 4090. Excellent for developers who need a step above the E4B without occupying the full GPU.

Gemma 4 26B-A4B 在 Q4_K_M 下约需 16 GB 显存——量化权重加框架开销,不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上,这部分来自统一内存。

逻辑89
创意85
编程86

按量化级别的显存与速度

计算基准:NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。仅含权重与开销:该模型架构未公开,因此未计入 KV 缓存。

量化显存速度(估算)适配
Q2_K
2.63 bpw
9.3 GB~195 tok/s可运行
Q3_K_M
3.41 bpw
11.9 GB~178 tok/s可运行
Q4_K_M
4.83 bpw
16.5 GB~152 tok/s可运行
Q5_K_M
5.67 bpw
19.2 GB~140 tok/s可运行
Q6_K
6.56 bpw
22.1 GB~130 tok/s勉强
Q8_0
8.50 bpw
28.4 GB~17 tok/s需卸载
F16
16.00 bpw
52.8 GB~11 tok/s需卸载

黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型,详见 方法说明页. Gemma 4 26B-A4B 显存计算器 →

运行 Gemma 4 26B-A4B

目录中能运行 Gemma 4 26B-A4B 的最便宜 GPU 是 AMD Radeon RX 9060 XT 16GB (16 GB).

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AMD Radeon RX 9060 XT 16GB
16 GB VRAM · 160 W board power
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如何运行 Gemma 4 26B-A4B

安装 Ollama,然后运行:

ollama run gemma4:26b-a4b
Hugging Face 上的权重: google/gemma-4-26B-A4B-it ↗

规格

Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.

参数量
26 Billion (4B active per token)
上下文窗口
256,000
架构
Mixture-of-Experts + Multimodal Encoder (image + audio)
提供商
Google
许可证
Apache 2.0
规格量化
Q4_K_M
系统内存
32 GB
记录更新于
2026-03-31
许可证Apache-2.0允许商业使用

Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.

质量与使用场景

评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量,并非我们实测。

最适合reasoningmultimodalcodinglong contextspeed efficient
基准分数来源
MMLU87.5 / 100 %已发布
HumanEval83.7 / 100 %已发布
MATH74.2 / 100 %已发布

我的 GPU 能运行 Gemma 4 26B-A4B 吗?

Gemma 4 的其他尺寸

Gemma 4 26B-A4B — 常见问题

How much VRAM does Gemma 4 26B-A4B need?

About 16 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does Gemma 4 26B-A4B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. Gemma 4 26B-A4B needs about 16 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 152 tokens/sec.

How do I run Gemma 4 26B-A4B locally?

Install Ollama and run `ollama run gemma4:26b-a4b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Gemma 4 come in?

Gemma 4 E2B (4 GB), Gemma 4 E4B (6 GB), Gemma 4 26B-A4B (16 GB), Gemma 4 31B (20 GB), Gemma 4 12B (Unified) (8 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.