Gemma 4 31B çalıştırabilir miyim?
Google imzalı Gemma 4 31B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 32 GB RAM ister (18.6 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. Apple M-series Max üzerinde yaklaşık ~19 tok/s bekleyebilirsin.
Donanım sinyallerin okunuyor…
Gerçek dünya notları
Gemma 4 31B, Google'ın 30.7B parametreli orta-büyük açık ağırlıklı modeli; sohbet, kodlama, akıl yürütme ve görme yeteneklerini tek pakette topluyor. Bu, dizüstüyle yolda çalıştırılacak bir model değil. 4-bit niceleme (quant) ile yaklaşık 18.6 GB yer kaplıyor ve sırf yüklemek için bile en az 32 GB RAM gerekiyor; yani RTX 3060 gibi 12 GB'lık bir kart bu modele basitçe yetmiyor. Gerçekçi yuvası, RTX 4090 gibi 24 GB'lık bir GPU ya da bol unified bellekli bir Apple Silicon Mac. Yetenekli, her işe koşan bir model istiyorsanız ve donanımınız varsa, yerel modellerin gerçekten işe yaramaya başladığı seviye tam da burası.
Günlük kullanımda hızlı olmaktan çok rahat bir model. RTX 4090 üzerinde 4-bit ile saniyede yaklaşık 46 token bekleyebilirsiniz; akarken birlikte okuyabileceğiniz kadar hızlı. Apple M Max üzerinde ise saniyede 19 token'a yakın bir yere oturuyor, etkileşimli iş için hâlâ gayet iyi. DDR5 üzerinde saf CPU ise saniyede kabaca 3 token'a düşüyor ki bu yalnızca sabır işi. 256K bağlam penceresi cömert ama pahalı: 128K'ya doğru zorlamak bile toplamda yaklaşık 49.3 GB bellek tüketiyor. Bu yüzden tam pencereyi bir tavan olarak görün ve elinizde bol pay yoksa çalışma bağlamını mütevazı tutun.
Neredeyse birebir kardeşi olan 30.5B'lik Qwen 3 30B-A3B ile kıyaslandığında fark mimari: Qwen'in mixture-of-experts tasarımı token başına daha hafif çalışma eğiliminde, Gemma 4 31B ise her geçişte tüm ağırlığını kullanan yoğun (dense) bir model ve genelde görme ile geniş talimat takibinde daha istikrarlı hissettiriyor. Çok daha küçük bir şey istiyorsanız Gemma 3 4B daha hafif seçenek. Buradaki asıl öne çıkan şey kapsam genişliği: sohbet, kod, akıl yürütme ve görüntüleri tek bir modelde toplaması ve bunu ticari olarak ve üretimde, sağlayıcıya özel kısıtlamalar olmadan kullanabileceğiniz temiz bir Apache 2.0 lisansı altında sunması.
Teknik özellikler
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 12.9 GB | 24 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 18.6 GB | 32 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 21.7 GB | 32 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 32.6 GB | 48 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 61.4 GB | 96 GB | Orijinal |
Boyutlar parametre sayısı × ağırlık başına bit üzerinden tahmindir; gerçek GGUF sürümleri biraz farklı olabilir. · Veri güncellemesi: 2026-06-11 · Bu sayıları nasıl hesaplıyoruz? →
Bağlam uzunluğuna göre bellek ihtiyacı
| Bağlam | KV önbelleği (tahmini) | Toplam bellek (Q4) |
|---|---|---|
| 4K token | ~1.0 GB | ~19.6 GB |
| 8K token | ~1.9 GB | ~20.5 GB |
| 32K token | ~7.7 GB | ~26.3 GB |
| 128K token | ~30.7 GB | ~49.3 GB |
KV önbelleği bağlam uzunluğuyla büyür — 4K'da sığan model 32K'da belleği doldurabilir. Tahminler grouped-query attention ile FP16 önbellek varsayar; gerçek kullanım çalışma ortamına göre değişir.
Donanıma göre tahmini hız
| Donanım | Bant genişliği | ~Hız |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | VRAM'e sığmaz |
| 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 |
Token üretimi bellek bant genişliğiyle sınırlıdır: tok/s ≈ bant genişliği × 0,85 ÷ Q4 model boyutu. Gerçek değerler çalışma ortamına ve bağlam uzunluğuna göre değişir.
Yerel çalıştır
En kolay yol Ollama — tek komutla sohbete başla:
ollama run gemma4:31bKaynaklar ve indirme