Gemma 2 9B Instruct

在本地运行 Gemma 2 9B Instruct

在 Q4_K_M、4K 上下文下，Gemma 2 9B Instruct 约需 7.3 GB —— 权重 5.3 GB、KV 缓存 1.31 GB、激活缓冲 0.7 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 10 GB 显卡 —— 共 2 张，Arc B570 10G 起步；76 张卡中有 65 张可以。这些是计算值而非实测值：估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%，大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 4.68 GB，总量来到 12.4 GB。这比参数量给人的印象要温和：42 层中只有 21 层的 KV 缓存会随上下文增长，另有 21 层被滑动窗口封顶，因此缓存的增速只有常规架构的一小部分。该模型的原生上下文是 8K；在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 8 GB。

该下载哪个版本

本索引收录了它的 2 种格式 —— GGUF、AWQ —— 共 3 个档位。 其中 Q8_0 的公开困惑度损失最低，为 0.2%。列出的最快档位是 AWQ INT4，在 RTX 4090、batch 1 下约 188 tok/s —— 这是估算值，不是本站硬件上的实测。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行；AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM；EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA，而且已经归档，适合本机使用而不适合提供服务。

常见问题

Gemma 2 9B Instruct 需要多少显存？

在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 7.3 GB，到 32K 时约 12.4 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲，由模型架构计算得出，不是在显卡上实测的。

Gemma 2 9B Instruct 能在 10GB 显卡上跑吗？

可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 7.3 GB，在 Arc B570 10G 上还剩 2.7 GB，本索引中 2 张 10 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格；76 张中有 65 张可以。

Gemma 2 9B Instruct 该用哪个量化档位？

Q8_0 的公开质量损失最低（0.2%），而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 3 个档位是 Q4_K_M、Q8_0、AWQ INT4。