ファミリー Gemma · 31B パラメータ

Gemma 4 31B

Dense型の31Bマルチモーダルモデル(テキスト+画像+音声)。140以上の言語、コンテキスト長256k。Chatbot Arenaのオープンモデル部門で3位。

🇺🇸 Google·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 250k tokens·公開日 2026年4月·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

01できること

長所
  • #3 Chatbot Arena open
  • ネイティブ音声対応
  • 256k ctx
  • 140 言語
  • Apache 2.0
知っておくべき限界
  • —Q4で18GBのVRAMが必要:VRAM 12〜16GBのGPUでは対応できません
アーキテクチャ
密なモデル31B · テキスト+画像+音声のマルチモーダル · コンテキスト256k
トレーニング
140以上の言語。
おすすめの用途
高度なマルチモーダル音声+画像文章作成

04インストール

インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。

$ollama run gemma4:31b
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

02必要なメモリ

このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
18 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
22 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
33 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
62 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 32 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Gemma 4 31Bに必要なハードウェアは?

Gemma 4 31BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 18 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。

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  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
  • 生涯アップデート

03予想速度

Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。

エントリーレベル
~3t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~12t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~30t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900