Gemma 4 硬體需求完整對照：從手機到 H100，選對配備不踩雷

TL;DR： Gemma 4 E2B 只要 1.5GB 記憶體就能在手機上跑，E4B 用 6GB VRAM 的筆電就夠，26B MoE 在 4-bit 量化下需要 16-18GB VRAM（RTX 4090 剛好），31B Dense 完整精度需要 62GB（H100 一張搞定）。選對量化等級，消費級硬體也能跑大模型。

「我的電腦跑得動 Gemma 4 嗎？」這大概是 2026 年 4 月 2 日 Gemma 4 發布後，我被問最多的一個問題。

答案取決於三件事：你要跑哪個版本、用什麼量化精度、以及你願意犧牲多少推理品質。這篇文章會把這三個變數的所有排列組合攤開來講清楚，讓你不用買錯硬體、不用踩雷。

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Gemma 4 四款模型的記憶體需求速查表

先給結論。以下是四款 Gemma 4 模型在三種常見量化精度下的記憶體需求，數據來自社群實測和 Unsloth 官方 GGUF 發布：

模型	4-bit (Q4_K_M)	8-bit (Q8_0)	BF16（完整精度）
E2B (2.3B)	~1.5 GB	~2.5 GB	~4.6 GB
E4B (4.3B)	~3 GB	~4.5 GB	~8.6 GB
26B MoE (A4B)	~16 GB	~27 GB	~50 GB
31B Dense	~18 GB	~33 GB	~62 GB

幾個關鍵觀察：

E2B 是真正的「口袋模型」。 4-bit 量化後只要 1.5GB，LiteRT 框架甚至支援 2-bit 量化，壓到 1GB 以下。一支中階 Android 手機就能跑。

26B MoE 和 31B Dense 在 4-bit 下的 VRAM 需求很接近。 雖然 26B 的總參數量比 31B 少，但 MoE 架構需要載入所有專家網路的權重，即使每次只啟動 3.8B 參數。所以別以為 26B 就一定比 31B 省記憶體——在 4-bit 量化下，差距其實只有 2GB 左右。

BF16 和 4-bit 的記憶體差距是 3-4 倍。 這代表量化是讓大模型塞進消費級硬體的關鍵技術。但量化不是沒有代價，後面會詳細討論品質影響。

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消費級硬體能跑哪些版本？

這是大家最關心的問題：不買伺服器級硬體，到底能跑什麼？

NVIDIA GeForce 系列

GPU	VRAM	可跑的最大模型	推理速度參考
RTX 3060	12 GB	E4B (Q8)、26B MoE (Q4，勉強)	E4B Q8: ~35 tok/s
RTX 3090	24 GB	26B MoE (Q4，舒適)、31B Dense (Q4，勉強)	26B Q4: ~42 tok/s
RTX 4060 Ti	16 GB	26B MoE (Q4，剛好)	26B Q4: ~38 tok/s
RTX 4090	24 GB	26B MoE (Q4，舒適)、31B Dense (Q4，勉強)	26B Q4: ~52 tok/s
RTX 5060 Ti	16 GB	26B MoE (Q4)	26B Q4: ~45 tok/s
RTX 5090	32 GB	31B Dense (Q4，舒適)	31B Q4: ~60 tok/s

RTX 5060 Ti 在 2026 年是性價比之王——429 美元就能跑 26B MoE 的 Q4 版本，這在兩年前是不敢想像的事。

RTX 4090 和 RTX 3090 都有 24GB VRAM，跑 26B MoE Q4（約 16GB）綽綽有餘，還有空間留給 context window。但要跑 31B Dense Q4（約 18GB），剩餘 VRAM 可能不夠處理長文本。

Apple Silicon Mac

機型	統一記憶體	可跑的最大模型	推理速度參考
M1/M2 (8GB)	8 GB	E4B (Q4)	E4B Q4: ~20 tok/s
M1/M2 (16GB)	16 GB	26B MoE (Q4，緊)	26B Q4: ~15 tok/s
M3/M4 (24GB)	24 GB	26B MoE (Q4，舒適)	26B Q4: ~25 tok/s
M4 Pro (48GB)	48 GB	31B Dense (Q8)	31B Q8: ~20 tok/s
M4 Max (128GB)	128 GB	31B Dense (BF16)	31B BF16: ~15 tok/s

Mac 的優勢是統一記憶體架構——CPU 和 GPU 共用同一塊記憶體，不像 NVIDIA 顯卡有獨立 VRAM 的限制。M4 Max 的 128GB 統一記憶體甚至可以跑 31B Dense 的完整精度版本，不需要量化。

但 Mac 的劣勢也很明顯：記憶體頻寬。M4 Max 的 546 GB/s 聽起來很猛，但跟 H100 的 3.35 TB/s 比起來還是差了一個數量級。所以同樣跑 31B BF16，Mac 的推理速度會慢很多。

建議用 MLX 框架跑 Mac 上的推理，比 llama.cpp 快 30-50%。

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手機與平板：E2B 和 E4B 的邊緣部署

Gemma 4 最讓我驚喜的一點，是 E2B 真的能在手機上順暢運行。不是那種「技術上可以跑但慢到沒法用」的程度，而是真的可以做即時對話的水準。

Android 部署

Google 在 Gemma 4 發布當天就推出了 AI Edge Gallery app，你可以直接從 app 裡下載 E2B 和 E4B 模型，不需要任何技術設定。

對開發者來說，LiteRT-LM 框架是更深層的整合方案。它支援 2-bit 和 4-bit 量化，加上 memory-mapped per-layer embeddings，E2B 在某些裝置上只需不到 1.5GB 記憶體。一支搭載 Snapdragon 8 Gen 4 的旗艦 Android 手機，跑 E2B 可以達到 15-20 tok/s。

iOS 部署

好消息：AI Edge Gallery 現在也支援 iOS 了。iPhone 15 Pro 以上的機型（6GB RAM）可以跑 E2B Q4，iPhone 16 Pro（8GB RAM）可以跑 E4B Q4。

實際應用場景

• E2B 適合：語音助手、即時翻譯、簡單問答、IoT 裝置控制
• E4B 適合：文件摘要、進階對話、圖片理解、離線搜尋

一個重要提醒：手機跑 AI 模型會產生大量熱能。持續推理超過 5 分鐘，多數手機會開始降頻。實際部署時要做好散熱測試和 throttling 策略。

想了解完整的本地部署教學？請參考 Gemma 4 本地部署指南。

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伺服器級硬體：26B MoE 和 31B Dense 怎麼配

如果你要在生產環境部署 Gemma 4，消費級硬體就不太夠用了。以下是伺服器級 GPU 的配置建議：

單卡部署方案

GPU	VRAM	適合模型	月租成本參考
NVIDIA L40S	48 GB	26B MoE (Q8)、31B Dense (Q4)	~$655/月 (INT8)
NVIDIA A100	80 GB	31B Dense (BF16)	~$0.61/hr (spot)
NVIDIA H100	80 GB	31B Dense (BF16)，高並發	~$0.99/hr (spot)

L40S 是中小企業的甜蜜點。 48GB VRAM 足以跑 26B MoE 的 Q8 版本（27GB），甚至 31B Dense 的 Q4 版本（18GB）加上充裕的 KV cache 空間。每月約 655 美元的成本，比 H100 便宜將近 50%。

H100 是高並發場景的標準選擇。 3.35 TB/s 的記憶體頻寬讓它在處理多用戶同時推理時，吞吐量遠超 A100（2 TB/s）和 L40S（864 GB/s）。如果你需要同時服務 50+ 個請求，H100 的 BF16 方案是最穩定的。

A100 是性價比折衷方案。 80GB VRAM 跟 H100 一樣，但價格更低。缺點是頻寬和 Tensor Core 效能都不如 H100，高並發時延遲會上升。

多卡配置

如果你需要跑 31B Dense BF16（62GB）但只有 A100 40GB 的機器，可以用 tensor parallelism 把模型分割到兩張卡上。vLLM 和 TensorRT-LLM 都支援這個功能，但會增加約 10-15% 的延遲。

我的建議

場景	推薦配置	理由
MVP / 小流量	L40S + 26B MoE Q8	成本低、品質好
生產 / 中流量	A100 80GB + 31B Dense BF16	最佳品質、合理成本
高並發 / 嚴格 SLA	H100 + 31B Dense BF16	最高吞吐量

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量化對品質的影響：4-bit 夠用嗎？

這是每個人都會問的問題：量化到底會損失多少品質？

量化等級與品質損失

Gemma 4 的架構在設計時就考慮了量化友善性，所以它比很多同級模型更耐量化。根據社群實測：

量化等級	記憶體節省	品質損失	適用場景
BF16（無量化）	基準	無	研究、品質敏感的生產環境
Q8_0（8-bit）	~50%	幾乎無感 (<1%)	生產環境的黃金標準
Q6_K（6-bit）	~62%	極小 (~1-2%)	品質與效率的最佳平衡
Q4_K_M（4-bit）	~75%	可感知 (~3-5%)	VRAM 有限時的最佳選擇
Q2_K（2-bit）	~87%	明顯 (~10-15%)	僅限邊緣裝置、非關鍵任務

什麼時候 4-bit 夠用？

夠用的場景：

• 一般對話和問答
• 程式碼生成和除錯
• 文件摘要
• 創意寫作

不夠用的場景：

• 複雜的數學推理（AIME 分數在 Q4 下會掉 5-8%）
• 多步驟邏輯推理
• 需要精確數字輸出的任務
• 專業領域的微調後部署

NVIDIA NVFP4 的突破

NVIDIA 在 Blackwell 架構上推出的 NVFP4 格式值得特別關注。它是硬體原生的 4-bit 浮點格式，比傳統的 Q4 整數量化在精度保持上更好。如果你用的是 RTX 5090 或 Blackwell 伺服器 GPU，NVFP4 可以在 4-bit 的記憶體佔用下，達到接近 8-bit 的品質。

我的量化選擇建議

• VRAM 充足（48GB+）→ Q8 或 BF16
• VRAM 有限（16-24GB）→ Q4_K_M，確保足夠
• 邊緣裝置（4-8GB）→ Q4 或更低，搭配 LiteRT

想了解如何微調 Gemma 4 來彌補量化損失？請參考 Gemma 4 微調指南。

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常見問題

我的 RTX 3060 12GB 能跑 Gemma 4 嗎？

可以，但要看版本。E2B 和 E4B 的所有量化版本都沒問題。26B MoE Q4 約需 16GB，超過 3060 的 12GB VRAM，所以跑不了。你最大能跑的是 E4B 的 BF16 完整精度版（約 8.6GB），這已經是一個非常有能力的模型了。

Mac Mini M4 (24GB) 跑 26B MoE 效果怎麼樣？

跑得動，而且體驗不錯。26B MoE Q4 約需 16GB，24GB 的統一記憶體還剩 8GB 給系統和 KV cache。用 MLX 框架可以達到約 25 tok/s 的生成速度，日常對話和開發輔助完全夠用。唯一要注意的是超長 context（>32K tokens）時可能會 OOM。

量化後的模型可以微調嗎？

可以，但通常建議用 QLoRA（Quantized LoRA）的方式。你載入 4-bit 量化的基底模型，然後在 LoRA adapter 上用 BF16 精度訓練。這樣只需要額外 2-4GB VRAM，就能在量化模型上做高品質微調。Unsloth 框架對 Gemma 4 的 QLoRA 支援特別好。

H100 和 A100 跑 Gemma 4 31B 差多少？

主要差在吞吐量和並發能力。單一請求的延遲差距約 20-30%，但在 32 個並發請求下，H100 的吞吐量可以是 A100 的 1.5-2 倍。如果你只是做開發測試，A100 完全夠用；如果要上生產服務多用戶，H100 的投資是值得的。