Gemma 4 31B IT
31BGoogle Gemma 4
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。
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
相似模型
与 Gemma 4 对比Gemma 4 26B-A4B IT
Google Gemma 4
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。
Qwen3-VL 30B-A3B Instruct
Alibaba Qwen3-VL
多模态 MoE,激活参数仅约 3B,因此在苹果统一内存上依然跟手,CPU 卸载的表现也远好于稠密 30B。Q4 约 19GB,24GB 显卡可完整放下。
Seed-OSS 36B Instruct
ByteDance Seed
稠密 36B,原生 512K 上下文。Q4 权重约 22GB,单张 24GB 卡或 2×16GB 拆分即可 —— 但真正的开销是上下文:512K 的 KV cache 单独就约 128GB,所以要先规划上下文再考虑权重。
Qwen3.8 27B
Alibaba Qwen3.8
混合注意力:64 层中只有 16 层保留 KV 缓存,所以这个 27B 模型在 262K 上下文下的缓存约 16GB,而不是 64GB。按常规架构计算会把缓存高估四倍 —— 这里的估算只计入那 16 层,并与 8K、32K、262K 三个已公开实测值吻合。各档位的质量损失官方未公布。
在本地运行 Gemma 4 31B IT
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Gemma 4 31B IT 约需 21.1 GB —— 权重 17.7 GB、KV 缓存 1.48 GB、激活缓冲 1.9 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 24 GB 显卡 —— 共 4 张,RTX 3090 起步;59 张卡中有 26 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 2.19 GB,总量来到 23.5 GB。这比参数量给人的印象要温和:60 层中只有 10 层的 KV 缓存会随上下文增长,另有 50 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 43 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 Gemma 4 31B 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 仅限 CUDA 上的 ExLlamaV2。
常见问题
- Gemma 4 31B IT 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 21.1 GB,到 32K 时约 23.5 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 31B IT 能在 24GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 21.1 GB,在 RTX 3090 上还剩 2.9 GB,本索引中 4 张 24 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;59 张中有 26 张可以。
- Gemma 4 31B 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%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
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 2026-10-01 RSS → /zh/feed.xml