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Gemma 4 26B A4B

MoEVisión

GoogleGoogle · 25,8B (3,8B activos) · Mezcla de expertos

Gemma 4 26B A4B es un modelo de 25,8B de Google con un contexto de 256K tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 16,5 GB; con 22 GB tienes margen para conversaciones largas.

Hugging Face GGUF

Mezcla de expertos

Parámetros: 25,8B · Activos: 3,8B

Los 25,8B parámetros se cargan en memoria, pero sólo 3,8B trabajan en cada token, así que va a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

Opciones de cuantización

Cuant.MemoriaEn tu hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Memoria según el contexto

En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.

ContextoCaché de contextoTotal
4K0,3 GB16,4 GB
8K0,4 GB16,5 GB
32K0,8 GB17 GB
128K2,7 GB18,9 GB
256K5,2 GB21,4 GB

Comparte una velocidad medida

Ejecuta uno de estos y pega abajo la salida completa (o sólo los tokens por segundo):

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

Se publica de forma anónima y se conserva. No guardamos cuenta ni dirección, sólo un hash que cambia cada día para limitar a diez envíos diarios.

Siguiente paso

Alternativas más pequeñas

Modelos que necesitan menos memoria que Gemma 4 26B A4B y puntúan casi igual o mejor.

¿Puedo ejecutar Gemma 4 26B A4B en local?

¿Puedo ejecutar Gemma 4 26B A4B en local?

Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 16,5 GB libres para él en Q4_K_M. Abre esta página en ese ordenador para ver la nota de tu hardware exacto y arráncalo con llama.cpp, Ollama o LM Studio.

¿Cuánta memoria necesita Gemma 4 26B A4B?

Unos 16,5 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 25,7 GB en Q8_0. Las cuantizaciones más bajas caben en tarjetas más pequeñas con algo de pérdida de calidad; los contextos largos suman al total.