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Gemma 4 31B

Vision

GoogleGoogle · 31,3B · Dense

Gemma 4 31B ist ein 31,3B-Modell von Google mit 256K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 18,8 GB; mit 25 GB bleibt Luft für lange Chats.

Hugging Face GGUF

Quantisierungsoptionen

Quant.SpeicherAuf deiner Hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Speicher nach Kontextlänge

In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.

KontextKontext-CacheGesamt
4K1,1 GB18,5 GB
8K1,4 GB18,8 GB
32K3,3 GB20,6 GB
128K10,8 GB28,1 GB
256K20,8 GB38,1 GB

Gemessene Geschwindigkeit teilen

Führe einen dieser Befehle aus und füge die ganze Ausgabe unten ein (oder nur die Tokens pro Sekunde):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Anonym veröffentlicht und aufbewahrt. Wir speichern kein Konto und keine Adresse, nur einen täglich wechselnden Hash für ein Limit von zehn Einsendungen pro Tag.

Nächste Schritte

Kleinere Alternativen

Modelle, die weniger Speicher als Gemma 4 31B brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.

Kein bewertetes Modell ist zugleich kleiner und fast so intelligent wie Gemma 4 31B.

Kann ich Gemma 4 31B lokal ausführen?

Kann ich Gemma 4 31B lokal ausführen?

Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 18,8 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.

Wie viel Speicher braucht Gemma 4 31B?

Etwa 18,8 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 32,1 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.