Gemma 4 ガイド
Gemma 4 26B A4B の VRAM 要件: Q4, Q8, F16 と 24 GB GPU への適合性
Gemma 4 26B A4B の VRAM 要件を調べている方は、おそらく Gemma 4 ファミリーの中で最も実用的な大規模モデルに注目されているはずです。26B A4B は、多くのローカルユーザーが 31B に挑む前にまず試すべきモデルです。
その理由は、Gemma 4 26B A4B が、同等のサイズの通常の Dense（高密度）モデルよりもはるかに優れた速度とメモリプロフィールでありながら、高い品質を維持しているからです。
Gemma 4 26B A4B VRAM 要件: 結論
2026年4月7日現在の、公式および主要な公開数値は以下の通りです。
| ソース | Gemma 4 26B A4B メモリ数値 |
|---|---|
| LM Studio 最小システムメモリ | 17 GB |
| ggml-org Q4_K_M | 16.8 GB |
| ggml-org Q8_0 | 26.9 GB |
| ggml-org F16 | 50.5 GB |
| Unsloth 実用的な計画予算 | 16-18 GB / 28-30 GB / 52 GB |
ほとんどのローカル環境において、これは以下を意味します。
- 24 GB 搭載 GPU での Q4 量子化が「スイートスポット（最適解）」です。
- 32 GB クラスのハードウェアでの Q8 量子化が現実的になります。
- F16 は依然としてワークステーション向けの領域です。
量子化別の Gemma 4 26B A4B VRAM 詳細要件
公式の ggml-org GGUF ページでは、以下のように記載されています。
| 量子化 | およそのサイズ |
|---|---|
| Q4_K_M | 16.8 GB |
| Q8_0 | 26.9 GB |
| F16 | 50.5 GB |
Unsloth の2026年4月のローカル実行ガイドでも、ほぼ同一の計画範囲が示されています。
| 形式 | 実用的な計画予算 |
|---|---|
| 4-bit | 16-18 GB |
| 8-bit | 28-30 GB |
| BF16 / FP16 | 52 GB |
これは実際のハードウェア計画を立てる上で、非常に使いやすい回答となるでしょう。
なぜ Gemma 4 26B A4B は見た目以上に「軽い」のか
26B A4B は通常の 26B モデルではなく、MoE（Mixture of Experts）モデルだからです。
Google の公式モデルカードによると：
- 総パラメータ数: 25.2B
- アクティブパラメータ数: 3.8B
これは、モデルをロードするのに 4B 分のメモリしか必要ないという意味ではありません。ロード自体にはファイルサイズ相当のメモリ予算が必要になります。
しかし、なぜこのモデルが「ローカルでの最高のトレードオフ」と言われるのかは、以下の点から説明できます。
- 1 トークンあたりのアクティブな計算負荷が低い（高速）。
- 31B よりも生成速度が優れている。
- 品質の低下は、純粋なパラメータ数の差から想像するよりもはるかに小さい（31B に近い）。
実際にどのハードウェアで Gemma 4 26B A4B を動かせるか？
| ハードウェア構成 | Gemma 4 26B A4B の適合性 |
|---|---|
| 16 GB クラス | Q4 でギリギリ動作 |
| 24 GB GPU | Q4 に最適なターゲット |
| 32 GB GPU | Q4 は非常に快適、Q8 も実行可能 |
| 48 GB GPU | Q4 / Q8 ともに余裕で動作 |
| 24-32 GB ユニファイドメモリ | 現実的な Q4 ターゲット |
| 52 GB 以上のメモリ予算 | F16 の領域 |
これが、多くの人が Gemma 4 26B A4B をローカル実行の「スイートスポット」と呼ぶ理由です。
「本格的なローカル推論」の入り口となるハードウェア予算を必要としますが、その投資に対して得られるリターン（品質と速度のバランス）が、他の大型 dense モデルよりも極めて高いのです。
24 GB で Gemma 4 26B A4B は足りますか？
はい。実際、24 GB はまさに Gemma 4 26B A4B が最も威力を発揮するハードウェア予算です。
公式 Q4 サイズが 16.8 GB であるため、24 GB クラスのハードウェアであれば、31B Q4 よりもはるかに VRAM の「息継ぎ」ができる余裕が生まれます。
そのため、26B は以下のようなユーザーにとって非常に強力な選択肢となります。
- RTX 3090 / 4090 クラスのユーザー
- 十分なユニファイドメモリを搭載した Apple Silicon ユーザー
- より高いスループットを必要とするローカル API 開発者
32 GB で Gemma 4 26B A4B の Q8 は足りますか？
はい。これは、同じ 32 GB の予算に 31B Q8 を詰め込もうとするよりも、はるかに現実的な計画です。
公式の Q8_0 サイズは 26.9 GB です。OS やオーバーヘッドを考慮すると決して「広々」とはしていませんが、32 GB の環境であれば動作圏内に入ります。
ローカル利用において 26B A4B は 31B より優れていますか？
何を「優れている」と定義するかによります。
「品質、速度、メモリ使用量の最高のバランス」と定義するなら、はい、多くの場合 26B A4B の方が優れています。
「Gemma 4 ファミリーにおける絶対的に最高の品質」と定義するなら、いいえ、依然として 31B が最強です。
Gemma 4 26B A4B の VRAM 要件を考える際の現実的な視点は以下の通りです。
- 26B は、多くの人が実際に使いこなせるモデル。
- 31B は、一部の人が導入を正当化できるモデル。
よくある質問 (FAQ)
Gemma 4 26B A4B の VRAM はどれくらい必要ですか？
2026年4月現在の公開データでは以下の通りです。
- Q4: 約 16.8 - 18 GB
- Q8: 約 26.9 - 30 GB
- F16 / BF16: 約 50.5 - 52 GB
24 GB の GPU で Gemma 4 26B A4B を動かせますか？
はい。このモデルの最も優れたユースケースの一つです。
Gemma 4 26B A4B の LM Studio における最小メモリは？
現在、LM Studio は最小システムメモリとして 17 GB を挙げています。
26B A4B と 31B のどちらを選ぶべきですか？
実用的なローカル環境でのデプロイを重視するなら 26B A4B を、最高の品質を追求しメモリ予算が十分にあるなら 31B を選んでください。
公式リファレンス
- LM Studio: Gemma 4 26B A4B
- ggml-org Gemma 4 26B A4B GGUF
- Unsloth Gemma 4 local guide
- Google Gemma 4 model card
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