Gemma 4 12B IT

12B

Google Gemma 4

Google 6 月发布的中等尺寸 Gemma 4:12B 稠密模型,256K 上下文,文本、图像、音频都不需要单独的编码器,原始输入直接进入同一个解码器。48 层中只有 8 层缓存完整上下文,每层只有一个宽 KV 头,所以缓存很小:32K 约 1 GB,用满 256K 也只要约 4.5 GB。Q4 下 32K 约 8.6 GB、128K 约 10.3 GB,12 GB 显卡都很从容;16 GB 显卡能从容加载完整窗口,8 GB 显卡即使 4K 也偏紧。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

⬇ 1.7M HF 下载量♥ 1674 点赞google/gemma-4-12B-it· 数据更新于 10/19/2026
消费级显卡Mac / 苹果芯片

262K

最大上下文

2

量化变体

GGUF Q8_0

最佳质量

—

精度保留率

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_M4.857.2 GB——估算
计算HF
GGUFQ8_08.512.7 GB——估算
计算HF

相似模型

与 Gemma 4 对比
26B-A4B

Gemma 4 26B-A4B IT

Google Gemma 4

消费级显卡专业 GPU
15.3 GB最低显存—精度

Google Gemma 4 的混合专家模型:文本部分约 25B 参数,每 token 激活约 4B,256K 上下文,支持图像输入。30 层中只有 5 层的缓存随上下文增长,而且这些层用的是更少、更宽的注意力头,所以缓存很小——32K 下约 0.9 GB,用满 256K 也只要约 5.3 GB。Q4 下 32K 上下文约 17 GB:24 GB 显卡可以从容运行,甚至能加载完整窗口(偏紧)。16 GB 显卡差一点装不下。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

31B

Gemma 4 31B IT

Google Gemma 4

消费级显卡专业 GPU
18.6 GB最低显存—精度

Google Gemma 4 的稠密旗舰:约 31B 参数,256K 上下文,支持图像输入。60 层中只有 10 层缓存完整上下文,而且这些层只用 4 个宽 KV 头,所以 128K 上下文只增加约 11 GB 缓存,常规的 60 层结构则要约 120 GB。Q4 下 4K 上下文约 21 GB——在 24 GB 显卡上刚好压在"从容"的边缘,32K 起就偏紧;32 GB 显卡跑 32K 很从容。下方体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

E4B

Gemma 4 E4B IT

Google Gemma 4

消费级显卡Mac / 苹果芯片
4.6 GB最低显存—精度

Google 面向端侧的 Gemma 4:实际参与计算的约 4.7B 参数,外加一张 2.8B 的逐层嵌入表,128K 上下文,支持图像和音频输入。42 层中只有 4 层的缓存随上下文增长,所以用满 128K 也只要约 2.0 GB 缓存。Q4 下 4K 上下文约 4.9 GB,用满窗口约 7.0 GB——日常上下文长度下 8 GB 显卡可以从容运行。这里的体积按整个模型都放进 GPU 内存计算,也就是 Mac 或整模型上 GPU 时的占用;llama.cpp 会把嵌入表留在系统内存,所以在独立显卡上,Q4 实际显存占用比这里少约 1.6 GB。体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小。

E2B

Gemma 4 E2B IT

Google Gemma 4

消费级显卡Mac / 苹果芯片
2.8 GB最低显存—精度

最小的 Gemma 4:实际参与计算的约 2.3B 参数,外加一张 2.3B 的逐层嵌入表,128K 上下文,支持图像和音频输入。它的缓存几乎不增长——35 层中只有 3 层跟踪完整上下文,128K 下约 0.8 GB。Q4 下 4K 上下文约 3.0 GB,用满窗口约 3.8 GB——本索引中任何一张卡、以及 8 GB 的 Mac 都能从容运行。体积按整个模型都放进 GPU 内存计算;llama.cpp 会把嵌入表留在系统内存,所以在独立显卡上,Q4 实际显存占用比这里少约 1.3 GB。体积使用计算器通用比特率——未能核对到 GGUF 文件大小。

在本地运行 Gemma 4 12B IT

在 Q4_K_M、4K 上下文下,Gemma 4 12B IT 约需 8.2 GB —— 权重 6.9 GB、KV 缓存 0.53 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;78 张卡中有 67 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 0.44 GB,总量来到 8.6 GB。这比参数量给人的印象要温和:48 层中只有 8 层的 KV 缓存会随上下文增长,另有 40 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 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 12 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 Gemma 4 12B IT 的 GGUF 格式,共 2 个档位(Q4_K_M、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。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 4 12B IT 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 8.2 GB,到 32K 时约 8.6 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 4 12B IT 能在 10GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 8.2 GB,在 Arc B570 10G 上还剩 1.8 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;78 张中有 67 张可以。
Gemma 4 12B IT 该用哪个量化档位?
该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、Q8_0。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUF

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-19 RSS → /zh/feed.xml