我能跑 Gemma 4 26B A4B 吗？

Gemma 4 26B A4B 是 Google 推出的混合专家（MoE）模型，名字本身就道出了它的玄机：总参数量为 25.2B，但每个 token 实际只路由其中的 3.8B。这意味着它的生成速度接近一个小模型，却仍要为全部参数预留显存。在 4-bit 量化下体积约为 15.3 GB，想要顺畅加载，至少需要 24 GB 内存。这就排除了 RTX 3060 这类 12 GB 显卡——它根本放不下；你需要一块 24 GB 的 GPU，或一台拥有充裕统一内存的 Apple Silicon 设备。

日常使用中，MoE 架构的优势很明显。在 RTX 4090 上它的速度约为 372 tok/s，远超你的阅读速度，流式输出毫无压力；M 系列 Max 也能跑出约 151 tok/s。纯 CPU 配合 DDR5 内存则降到约 22 tok/s，适合批处理但不适合交互式对话。上下文窗口高达 256K，但请把它当作上限：在 128K 上下文下，完整显存占用会攀升到约 43.4 GB，所以在 24 GB 的配置上，除非降到 10.6 GB 的 q2 版本，否则就得把实际使用的上下文控制得保守一些。

与体量相近的稠密视觉模型 Mistral Small 3.1 24B 相比，得益于稀疏路由，Gemma 4 在单 token 速度上通常更快；不过在最高难度的单遍推理任务上，这一级别的稠密模型仍可能略占上风。它最突出的特点，是这种速度与能力的平衡，再加上同一个模型里就内置了真正可用的视觉与编程支持。它采用 Apache 2.0 许可证，因此可以商用、可以部署到生产环境，没有特定厂商的限制——这在同等规模的模型中相当少见，是一个实打实的加分项。用 ollama 拉取时使用 gemma4:26b。