هل يمكنني تشغيل Gemma 4 31B؟
يحتاج Gemma 4 31B من Google إلى نحو 32 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 18.6 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~19 tok/s على Apple M-series Max.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
Gemma 4 31B هو نموذج Google متوسط-كبير مفتوح الأوزان بحجم 30.7B معامل، مبني للدردشة والبرمجة والاستدلال والرؤية في حزمة واحدة. هذا ليس نموذجًا تشغّله على حاسوب محمول وتمضي؛ فبكمّنة 4-bit يزن نحو 18.6 GB، وتحتاج إلى 32 GB من RAM على الأقل لمجرد تحميله، ولهذا فإن بطاقة بسعة 12 GB مثل RTX 3060 لا تتسع له ببساطة. موطنه الواقعي هو بطاقة GPU بسعة 24 GB مثل RTX 4090، أو حاسوب Apple Silicon Mac بذاكرة موحّدة وفيرة. إن أردت نموذجًا شاملاً قادرًا وتملك العتاد المناسب، فهذه هي الفئة التي تبدأ عندها النماذج المحلية في الشعور بأنها مفيدة فعلاً.
في الاستخدام اليومي يكون مريحًا أكثر منه خاطفًا. على RTX 4090 يمكنك توقّع نحو 46 tok/s عند 4-bit، وهي سرعة كافية لتقرأ معه أثناء بثّ النص؛ وعلى Apple M Max يستقر أقرب إلى 19 tok/s، وهو ما يظل جيدًا للعمل التفاعلي. أما على CPU وحده فوق DDR5 فينخفض إلى نحو 3 tok/s، وهي منطقة لا تصلح إلا لمن يملك صبرًا. نافذة السياق 256K سخيّة لكنها مكلفة: مجرد الاقتراب من 128K يستهلك بالفعل نحو 49.3 GB من إجمالي الذاكرة، لذا عامِل النافذة الكاملة كسقف واحرص على إبقاء سياق العمل متواضعًا ما لم يكن لديك فائض يتسع لذلك.
أمام Qwen 3 30B-A3B، وهو شقيق شبه مطابق بحجم 30.5B، تكون المقايضة معمارية: تصميم mixture-of-experts في Qwen يميل إلى استهلاك أخفّ لكل توكن، بينما Gemma 4 31B نموذج كثيف (dense) يستخدم كامل وزنه في كل تمريرة ويبدو عمومًا أكثر ثباتًا في الرؤية واتّباع التعليمات الواسعة. وإن أردت شيئًا أصغر بكثير، فإن Gemma 3 4B هو الخيار الأخفّ. الميزة البارزة هنا هي الشمول: نموذج واحد يغطّي الدردشة والبرمجة والاستدلال والصور، وذلك تحت رخصة Apache 2.0 نظيفة يمكنك استخدامها تجاريًا وفي الإنتاج دون قيود خاصة بمزوّد معيّن.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 12.9 GB | 24 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 18.6 GB | 32 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 21.7 GB | 32 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 32.6 GB | 48 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 61.4 GB | 96 GB | أصلية |
الأحجام تقديرات محسوبة من عدد المعاملات × عدد البتات لكل وزن؛ وتختلف نسخ GGUF الفعلية قليلاً. · آخر تحديث للبيانات: 2026-06-11 · كيف نحسب هذه الأرقام →
الذاكرة المطلوبة حسب طول السياق
| السياق | ذاكرة KV cache (تقديرياً) | إجمالي الذاكرة (Q4) |
|---|---|---|
| 4K رمز | ~1.0 GB | ~19.6 GB |
| 8K رمز | ~1.9 GB | ~20.5 GB |
| 32K رمز | ~7.7 GB | ~26.3 GB |
| 128K رمز | ~30.7 GB | ~49.3 GB |
تنمو ذاكرة KV cache مع طول السياق — فالنموذج الذي يتسع عند 4K قد تنفد ذاكرته عند 32K. التقديرات تفترض ذاكرة تخزين بدقة FP16 مع grouped-query attention؛ ويختلف الاستهلاك الفعلي حسب بيئة التشغيل.
السرعة التقديرية حسب العتاد
| العتاد | عرض النطاق | السرعة التقريبية |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | لا يتسع في VRAM |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~46 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~5 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~12 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~19 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~3 tok/s |
توليد الرموز محكوم بعرض نطاق الذاكرة: tok/s ≈ عرض النطاق × 0.85 ÷ حجم النموذج عند Q4. وتختلف الأرقام الفعلية حسب بيئة التشغيل وطول السياق.
شغّله محلياً
أسهل طريق هو Ollama — أمر واحد وتبدأ المحادثة:
ollama run gemma4:31b