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8GB显存能跑Gemma 4了!实测各型号最香量化版本和硬件配置

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07-19 17:53

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20. Gemma 是谷歌主打的开源大模型系列. 之前大家常跑的是 7B, 9B 甚至 27B 的量级. 今天官方又扔出个 Gemma 4 12B 出来, 架构改得极其激进 — 强行扒掉视觉外衣. 以前在本地跑多模态, 显存一大半都被额外的视觉编码器吃掉了. 谷歌这次直接在底层动刀, 把庞大的编码器扔了, 换了个仅有 35M 参数的小模块, 把空间信息直接注入 token, 实现了视觉和文本的原生统一. — 越级智力与物理显存. 因为砍了冗余架构, 官方宣称它能发挥出逼近 26B 大模型的推理能力, 但只需 16GB 显存或 Mac 统一内存就能满血跑. — 老朋友光速发包. 咱们专门搞开源模型量化的老朋友 Unsloth 动作极快. 嗯, 官方前脚刚发, 他们就已经把高度压缩的 GGUF 格式打包好了. 用上量化权重, 估计 8G 到 12G 显存的普通打工人电脑也能流畅跑通. 本地笔记本可以试一试,它的GGUF表现怎么样 #Google##Gemma4##开源模型##多模态# #本地部署# #Unsloth#

21. LiteLLM代理Gemma 4 E4B Q4量化模型,确保8GB显存能运行

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23. 我现在电脑上跑了个 Gemma-4-26B-q4-k_m ,大概速度每秒能跑 47 tokens。 然后我刷到一种叫"投机解码"的技术,说是找个小的模型当"草稿模型",先让它算,大模型再审。能提速,这还不香死? 于是我从网上下了个 Qwen2.5-0.5B(这一步确实有点随意了)[惊呆],给 Gemma 当助理。 结果速度直接从 46.9 tokens/s 掉到 19.9。 问AI,说是"词表不匹配"——Gemma 的词表有 26 万个 token,Qwen 只有 15 万,"助理"猜的 token 大模型全不认,等于每步都得重算。[what] Gemma-4 官方其实有个配套的 75MB 小助理模型,能提速 60% 左右。但我用的 llama.cpp 软件版本还没支持,得等 PR #22738 合并才能用。 也是无语😅一晚上白费了 #Gemma4# #AI技术# #头条AI知识问答#

24. Gemma 4 本地运行速度大幅提升,Unsloth 发布 MTP GGUF

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