Gemma 4 31Bは動く?
GoogleのGemma 4 31Bは、推奨の4bit量子化で約32 GBのRAMが必要です(ダウンロードは18.6 GB)。あなたのハードウェアを下で即チェック — データは一切ブラウザの外に出ません。 Apple M-series Maxならおよそ ~19 tok/s が目安です。
ハードウェア情報を読み取っています…
実際の使用メモ
Gemma 4 31B は Google が公開する中〜大規模のオープンウェイトモデルで、パラメータ数は 30.7B。チャット、コーディング、推論、ビジョンを 1 つにまとめた構成です。ノートPCで気軽に動かせるモデルではありません。4-bit 量子化でも約 18.6 GB あり、ロードするだけで最低 32 GB の RAM が必要なため、RTX 3060 のような 12 GB のカードでは単純に収まりません。現実的な動作環境は RTX 4090 のような 24 GB の GPU か、ユニファイドメモリに余裕のある Apple Silicon Mac です。ハードウェアが揃っているなら、ローカルモデルが本当に実用的だと感じ始めるのがこのクラスです。
日常利用では快適ですが、爆速というわけではありません。RTX 4090 では 4-bit でおよそ 46 tok/s が見込め、ストリーミング出力を読みながら追える速さです。Apple M Max では 19 tok/s 前後に落ち着きますが、対話用途には十分です。DDR5 の CPU のみだとおよそ 3 tok/s まで下がり、ここは忍耐が前提の領域です。256K のコンテキストウィンドウは広大ですが、コストも大きく、128K に近づけるだけで合計メモリは約 49.3 GB に達します。フルウィンドウは上限と捉え、余裕がない限り作業用コンテキストは控えめに保つのが賢明です。
ほぼ同規模の 30.5B の兄弟分である Qwen 3 30B-A3B との比較では、トレードオフはアーキテクチャにあります。Qwen の mixture-of-experts 設計はトークンあたりの処理が軽くなりがちな一方、Gemma 4 31B は dense モデルで毎回すべての重みを使うため、ビジョンや幅広い指示追従で総じて安定感があります。もっと小さいものが欲しいなら、より軽量な Gemma 3 4B が選択肢です。このモデルの最大の強みは守備範囲の広さです。チャット、コード、推論、画像を 1 つでカバーし、しかもクリーンな Apache 2.0 ライセンスのもと、プロバイダ固有の制限なく商用・本番環境で利用できます。
スペック
量子化別サイズ
| 量子化 | ビット/重み | ダウンロード | 必要RAM | 品質 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 12.9 GB | 24 GB | 劣化が目立つ |
| Q4_K_M推奨 | 4.85 | 18.6 GB | 32 GB | 推奨 |
| Q5_K_M | 5.65 | 21.7 GB | 32 GB | 高品質 |
| Q8_0 | 8.5 | 32.6 GB | 48 GB | ほぼ原品質 |
| F16 | 16 | 61.4 GB | 96 GB | オリジナル |
サイズはパラメータ数×ビット/重みからの推定値です。実際のGGUFビルドとは多少異なります。 · データ更新日: 2026-06-11 · 数値の算出方法 →
コンテキスト長別の必要メモリ
| コンテキスト | KVキャッシュ(推定) | 合計メモリ(Q4) |
|---|---|---|
| 4K トークン | ~1.0 GB | ~19.6 GB |
| 8K トークン | ~1.9 GB | ~20.5 GB |
| 32K トークン | ~7.7 GB | ~26.3 GB |
| 128K トークン | ~30.7 GB | ~49.3 GB |
KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増えます — 4Kで収まるモデルでも32Kではメモリ不足になることがあります。推定はgrouped-query attention使用時のFP16キャッシュを前提としており、実際の使用量はランタイムによって異なります。
ハードウェア別の推定速度
| ハードウェア | 帯域幅 | 速度の目安 |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | VRAMに収まりません |
| 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 |
トークン生成はメモリ帯域幅に律速されます:tok/s ≈ 帯域幅 × 0.85 ÷ Q4でのモデルサイズ。実際の数値はランタイムやコンテキスト長によって変わります。
ローカルで動かす
いちばん簡単なのはOllama — コマンド1つでチャットを始められます:
ollama run gemma4:31b