我能跑 Gemma 4 12B 吗？
Google 的 Gemma 4 12B 在推荐的 4 位量化下大约需要 12 GB 内存（下载体积 7.3 GB）。下方即时检测您的硬件 — 数据不会离开您的浏览器。 在 NVIDIA RTX 3060 12GB 上预计可达约 ~42 tok/s。
正在读取您的硬件信号…
实际使用笔记
[无法翻译 — 缺少源文件] 源文件 /tmp/llmsrc/gemma-4-12b.json 不存在。已通过 ls 与 find 在 /tmp、/private/tmp、/var/folders 中核实：/tmp/llmsrc/ 目录本身缺失，文件系统上任何位置都没有 gemma-4-12b 的源数据。因此没有权威的 facts 数据，也没有 3 段英文 en 原文可供翻译或校对。
[无法翻译 — 无内容] 唯一相关的文件 /tmp/llmtrans/batch1.json 仅包含其他模型（如 llama-3-2-1b、gemma-3-1b/4b/12b/27b 等）的已翻译输出，不含 gemma-4-12b 的事实数据或英文原文。提交的“译文”实际上是一份说明源文件缺失的英文错误报告，既不是简体中文，也不是 3 段正文，无法作为该模型页面的 zh 译文通过校验。
[需要操作] 请在可访问路径（例如 /tmp/llmsrc/gemma-4-12b.json）重新提供包含 facts 对象与 3 段英文 en 原文的源文件。源文件就绪后，我将把 3 段内容翻译为自然的简体中文，完整保留所有数字与单位（GB、tok/s、128K、参数量等），并将模型名、Ollama、Hugging Face、许可证名称（如 Apache 2.0、MNPL）保留为拉丁字母原文，同时如实保留每一条许可证与非生产/非商用警告。在没有源文件之前，任何具体数字或结论都不能编造。
规格参数
各量化版本体积
| 量化 | 位/权重 | 下载体积 | 最低内存 | 质量 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 5.0 GB | 8 GB | 损失明显 |
| Q4_K_M推荐 | 4.85 | 7.3 GB | 12 GB | 推荐 |
| Q5_K_M | 5.65 | 8.5 GB | 16 GB | 高 |
| Q8_0 | 8.5 | 12.8 GB | 24 GB | 接近原版 |
| F16 | 16 | 24.0 GB | 32 GB | 原版 |
体积按参数量 × 位/权重估算，实际 GGUF 版本会略有差异。 · 数据更新于: 2026-06-11 · 这些数字是怎么算出来的 →
不同上下文长度的内存需求
| 上下文 | KV 缓存（估算） | 总内存（Q4） |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~0.6 GB | ~7.9 GB |
| 8K tokens | ~1.3 GB | ~8.6 GB |
| 32K tokens | ~5.0 GB | ~12.3 GB |
| 128K tokens | ~20.1 GB | ~27.4 GB |
KV 缓存会随上下文长度增长 — 4K 下装得下的模型，到 32K 可能就内存不足了。估算基于 FP16 缓存并采用 grouped-query attention；实际占用因运行时而异。
不同硬件的预估速度
| 硬件 | 带宽 | 约·速度 |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~42 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~118 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~12 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~32 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~48 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~7 tok/s |
Token 生成速度受内存带宽限制：tok/s ≈ 带宽 × 0.85 ÷ Q4 下的模型体积。实际数值因运行时和上下文长度而异。
在本地运行
最简单的方式是 Ollama — 一条命令即可开聊：
ollama run gemma4:12b