我的显卡能跑 Gemma 4 吗？
直接说结论：E4B 需要 4–6 GB 显存，26B A4B 需要 8–14 GB，31B 需要 13–24 GB（取决于量化）。下面有按显卡型号整理的对照表，找到你的卡直接看结论，不用自己换算。
各模型显存需求
Gemma 4 一共四个版本。E2B 和 E4B 是专门为手机和边缘设备设计的小模型，26B A4B 和 31B 是给有 GPU 的用户跑的。
| 模型 | 原始精度 (BF16) | Q8 量化 | Q5_K_M 量化 | Q4_K_M 量化 | 适合谁 |
|---|---|---|---|---|---|
| E2B | 约 2 GB | 约 1.5 GB | 约 1.2 GB | 约 1 GB | 手机、树莓派、随便什么设备都行 |
| E4B | 约 5 GB | 约 3.5 GB | 约 2.8 GB | 约 2.4 GB | 6 GB 显卡起步，大多数人的第一选择 |
| 26B A4B | 约 14 GB | 约 10 GB | 约 8 GB | 约 7 GB | 12 GB 显卡跑 Q5 没问题，性价比最高 |
| 31B | 约 24 GB | 约 17 GB | 约 13 GB | 约 11 GB | 16 GB 显卡跑 Q4，24 GB 显卡体验最好 |
注意：上面的数字是模型权重本身的大小。实际运行还需要额外 1–3 GB 给运行时和 KV 缓存。如果你的显存刚好卡在边界上，建议选小一档的量化或者换小一个模型，别跟自己过不去。
按显卡型号查
找到你的卡，直接看能跑什么。"舒适"表示有余量，"勉强"表示能跑但长上下文可能会卡，"不行"就是跑不起来。
| 显卡 | 显存 | E4B | 26B A4B | 31B |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 / RTX 4060 | 8–12 GB | ✅ 舒适 | ⚠️ 仅 Q4，偏紧 | ❌ 跑不起 |
| RTX 3060 Ti / RTX 4060 Ti | 8–16 GB | ✅ 舒适 | ✅ 16 GB 版跑 Q5 | ⚠️ 16 GB 版 Q4 勉强 |
| RTX 3070 / RTX 4070 | 8–12 GB | ✅ 舒适 | ⚠️ Q5 勉强，12 GB 偏紧 | ❌ 跑不起 |
| RTX 3070 Ti / RTX 4070 Ti Super | 8–16 GB | ✅ 舒适 | ✅ Q5 可以 | ⚠️ 16 GB 版 Q4 勉强 |
| RTX 3080（10 GB） | 10 GB | ✅ 舒适 | ⚠️ Q4 勉强 | ❌ 跑不起 |
| RTX 3080（12 GB）/ RTX 4070 Super | 12 GB | ✅ 舒适 | ✅ Q5 舒适 | ❌ 跑不起 |
| RTX 3080 Ti / RTX 4080 | 12–16 GB | ✅ 舒适 | ✅ Q5–Q8 舒适 | ⚠️ 16 GB 版 Q4 |
| RTX 3090 / RTX 4090 | 24 GB | ✅ 舒适 | ✅ BF16 无压力 | ✅ Q5–Q8 舒适 |
| RX 7900 XTX（AMD） | 24 GB | ✅ 舒适 | ✅ Q5 舒适 | ✅ Q4–Q5（仅 Linux ROCm） |
国内用户常见的 RTX 3060 12 GB 版：跑 E4B 完全没问题，26B A4B 用 Q4 量化也能跑起来，但上下文长了会有点紧张，31B 基本别考虑了。
量化：显存不够怎么办
量化是把模型权重从 16 位浮点数压缩成更小的格式，代价是损失一点点精度。对大多数对话和写作任务来说，Q5 和 Q8 的输出质量和原始精度几乎感觉不出区别，但显存占用能少一半。
| 格式 | 质量损失 | 省显存 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| BF16 | 无 | 不省 | 有 80 GB H100 的土豪 |
| Q8_0 | 几乎感觉不到 | 约 30% | 显存够、想要最好质量 |
| Q5_K_M | 轻微，难推理任务上有差距 | 约 45% | 大多数人的首选，性价比最高 |
| Q4_K_M | 日常对话没问题，复杂推理会差一点 | 约 55% | 显存卡边界时的妥协方案 |
| Q3_K_M | 明显下降 | 约 65% | 实在没选择了才考虑 |
量化后的 GGUF 文件可以从 Unsloth 的 Hugging Face 主页下载，各种量化版本都有。需要注意的是，Q4_K_M、Q5 这类量化名更常见于 GGUF 运行时；在 Ollama 里，先选对模型档位通常更重要，比如：
ollama run gemma4:26bMac 用户看这里
Mac 的情况和 Windows 不一样。苹果芯片用的是统一内存，GPU 和 CPU 共享同一块内存池——也就是说，你 Mac 的 32 GB 内存就是它的"显存"。这让 Mac 在本地跑大模型比同价位的 Windows 笔记本要强很多。
但要注意：macOS 本身会占掉 4–6 GB，你能给模型用的内存要减掉这部分。
| Mac 型号 | 内存 | 推荐模型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| M1 / M2 基础款 | 8 GB | E2B 或 E4B Q4 | 很紧，跑的时候别开其他大应用 |
| M1 / M2 基础款 | 16 GB | E4B 舒适，26B A4B Q4 能试 | E4B 日常用完全够 |
| M2 Pro / M3 Pro | 18–36 GB | 26B A4B Q5 或 Q8 | Mac 跑本地大模型的甜蜜点 |
| M2 Max / M3 Max | 32–96 GB | 31B Q5，26B A4B BF16 | 媲美工作站，体验极好 |
| M4 Max / M4 Ultra | 64–192 GB | 31B BF16，多个模型同时跑 | 不需要任何妥协 |
Mac 用 Ollama 不用配置：Ollama 在 Mac 上会自动走 Metal（苹果 GPU 加速），直接 ollama run gemma4:26b 就行，不用手动指定任何参数。
我到底该跑哪个？
简单决策树：
| 你的情况 | 跑这个 | 理由 |
|---|---|---|
| 显卡显存 8 GB 以下 | E4B | 唯一合理选项，但别小看它，效果相当不错 |
| 8–12 GB 显卡 | E4B 为主，想试就上 26B Q4 | 26B Q4 能跑但余量不多，长对话可能卡 |
| 12–16 GB 显卡 | 26B A4B Q5 | 这是最值的选择，MoE 架构让它用更少显存跑出更好效果 |
| 24 GB 显卡 | 31B Q5，或 26B A4B BF16 | 可以追求质量了，不用太纠结 |
| Mac 16 GB 内存 | E4B | 给系统留点余量，E4B 速度快体验好 |
| Mac 32–36 GB 内存 | 26B A4B Q5 或 Q8 | Mac 跑本地大模型最推荐的配置 |
特别说一下 26B A4B：它是混合专家架构（MoE），推理时只激活约 4B 参数，这是为什么它用 12 GB 显存就能跑出接近 26B 稠密模型的效果。如果你的显卡是 12–16 GB，这是目前 Gemma 4 家族里性价比最高的选择，没有之一。
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