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// Gemma · 全模态 / 语音对话

gemma-4-12B-it 本地部署与显存需求

12B 参数。4 位量化约 9.3 GB,BF16 约 27.7 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2026-05-23许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方Google · google
系列Gemma · gemma-4
类型全模态 / 语音对话 (any-to-any)
参数量12B 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度256K tokens (262,144)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构48 层(8 层全注意力) · 40 层滑动窗口(1024) · GQA
发布权重BF16 · 23.9 GB下载量
许可Apache-2.0 · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2026-05-23 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K合计 @ 128K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)23.9 GB 27.7 GB29.3 GB35.7 GB RTX 5090 32GBMac 64GB
FP8 / INT8 / Q8_012.7 GB 15.4 GB17.0 GB23.4 GB RTX 4090 24GBMac 36GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)7.3 GB 9.3 GB11.0 GB17.4 GB 12GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.9 GB · 32K 2.5 GB · 128K 8.9 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

ollama run gemma4:12b

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

google 官方发布的 2 个仓库。

05Gemma 其他模型

全部 48 个 →
模型参数4 位合计发布
gemma-4-E2B-it · 同系列5.12B4.0 GB2026-03-02
gemma-4-E4B-it · 同系列8B6.0 GB2026-03-02
gemma-4-26B-A4B-it · 同系列25.8B / 4B18.3 GB2026-03-11
gemma-4-31B-it · 同系列31.3B23.5 GB2026-03-11
embeddinggemma-2744M1.0 GB2026-09-14
diffusiongemma-26B-A4B-it25.8B / 4B18.3 GB2026-06-09
gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized12B9.3 GB2026-06-04
gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized7.94B5.9 GB2026-04-30
gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized5.1B4.0 GB2026-04-29
gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-unquantized25.8B / 4B18.3 GB2026-04-29
gemma-4-31B-it-qat-q4_0-unquantized31.3B23.5 GB2026-04-28
translategemma-4b-it4.3B3.4 GB2026-01-12

06来源

数据核对于 2026-07-20。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)