Gemma 4 하드웨어 요구 사항: RAM, VRAM 및 모델 크기별 가이드

Google DeepMind는 2026년 4월 2일, Gemini 3의 기술력을 바탕으로 제작된 네 가지 오픈 웨이트 모델인 Gemma 4를 Apache 2.0 라이선스로 출시했습니다. 모델을 다운로드하기 전에 가장 먼저 확인해야 할 질문은 바로 이것입니다. "어떤 모델이 내 하드웨어에 맞을까?"

이 가이드에서는 그에 대한 직접적인 답을 제공합니다. 모델 및 양자화별 메모리 사양표, 컨텍스트 길이에 따른 VRAM 변화 추이, 실제 GPU 벤치마크, 그리고 본인에게 맞는 모델을 선택할 수 있는 가이드를 확인해 보세요.

Gemma 4 모델 제품군 개요

Gemma 4는 네 가지 크기로 제공되며, 각 모델은 베이스(base) 모델과 지시어 튜닝(instruction-tuned) 모델로 나뉩니다:

모델	아키텍처	전체 파라미터	활성 파라미터	컨텍스트 창	모달리티
E2B	Dense (PLE)	~5.1B	~2.3B	128K	텍스트, 이미지, 오디오, 비디오
E4B	Dense (PLE)	~5.1B	~4B	128K	텍스트, 이미지, 오디오, 비디오
26B A4B	MoE	26B	4B 활성	256K	텍스트, 이미지, 비디오
31B	Dense	31B	31B	256K	텍스트, 이미지, 비디오

모델명 앞의 "E"는 **유효 파라미터(Effective parameters)**를 뜻합니다. E2B와 E4B는 PLE(Per-Layer Embeddings) 기술을 사용하여 메모리 사용량은 낮게 유지하면서 훨씬 큰 모델의 표현력을 갖습니다. 26B A4B는 Gemma 최초의 MoE(Mixture-of-Experts) 모델로, 추론 시 전체 260억 개 파라미터 중 40억 개만 활성화하여 전체 크기 대비 VRAM 압박을 획기적으로 줄였습니다.

모델 및 양자화별 Gemma 4 VRAM 요구 사항

실제 모델을 로드하는 데 필요한 최소 메모리 수치입니다. 실제 구동 시에는 컨텍스트 길이와 시스템 오버헤드에 따라 사용량이 더 늘어날 수 있습니다.

모델	4-bit (Q4)	8-bit (Q8)	BF16 (전체 정밀도)
E2B	~2 GB	~5 GB	~15 GB
E4B	~5 GB	~8 GB	~15 GB
26B A4B	~18 GB	~28 GB	~52 GB
31B	~20 GB	~34 GB	~62 GB

참고: BF16 버전의 31B 가중치는 단일 80 GB NVIDIA H100 GPU에 적재 가능합니다. 일반 소비자용 로컬 추론 환경에서는 양자화 버전(Q4 또는 Q8)이 실질적인 선택입니다.

핵심 요약:

4-bit 양자화된 E2B와 E4B는 보급형 Apple Silicon Mac을 포함하여 8 GB RAM/통합 메모리를 갖춘 노트북에서도 실행 가능합니다.
Q4 버전의 26B A4B는 약 18 GB가 필요하지만 MoE 효율성 덕분에 실제 활성 메모리 압박은 26B dense 모델보다 훨씬 낮습니다.
Q4 버전의 31B는 로드하는 데 약 20 GB가 필요하며, 24 GB GPU 환경에서 짧은 컨텍스트 길이로 실행 가능합니다.

Gemma 4 26B A4B: 컨텍스트 길이에 따른 VRAM 요구 사항

26B A4B는 로컬 사용자에게 가장 매력적인 모델입니다. 하이브리드 어텐션(Hybrid attention) 아키텍처 덕분에 이전 세대보다 컨텍스트 확장이 훨씬 효율적이며, 긴 문맥을 사용해도 VRAM 사용량이 급격하게 늘어나지 않습니다.

26B A4B @ Q4 — 컨텍스트 길이에 따른 VRAM 변화 (llama.cpp, CUDA 12.8 환경 측정):

컨텍스트 길이	필요 VRAM
4K	17.98 GB
8K	18 GB
16K	18 GB
32K	18 GB
64K	19 GB
128K	20 GB
256K	23 GB

24 GB GPU(RTX 3090, RTX 4090) 한 장으로 256K 전체 컨텍스트 창을 여유롭게 구동할 수 있습니다. 이 정도 품질의 모델에서 흔치 않은 특징이며, 26B A4B가 로컬 사용자에게 강력하게 추천되는 핵심 이유입니다.

Gemma 4 31B: 컨텍스트 길이에 따른 VRAM 요구 사항

31B는 모든 파라미터가 추론 중에 활성화되는 완전한 dense 모델입니다. 따라서 MoE 구조인 26B보다 컨텍스트 길이에 따른 메모리 사용량 증가 폭이 더 큽니다.

31B @ Q4 — 컨텍스트 길이에 따른 VRAM 변화:

컨텍스트 길이	필요 VRAM
4K	20 GB
8K	21 GB
16K	21 GB
32K	22 GB
64K	25 GB
128K	30 GB
256K	40 GB

24 GB GPU 환경에서는 약 45,000 토큰 정도의 컨텍스트 길이까지만 실행 가능합니다. 31B 모델에서 256K 전체 컨텍스트를 사용하려면 40 GB 이상의 메모리가 필요하므로, 48 GB 워크스테이션 GPU, 듀얼 GPU 구성, 혹은 48~64 GB 통합 메모리를 갖춘 Mac이 필요합니다.

GPU 성능 벤치마크

동일 테스트 시스템(AMD EPYC 7513, 64 GB RAM, Debian 12, CUDA 12.8) 기반 llama.cpp 실측 데이터입니다. pp = 프롬프트 처리 토큰/초, tg = 텍스트 생성 토큰/초.

26B A4B @ Q4

GPU	컨텍스트	pp (t/s)	tg (t/s)
RTX 3090	4K	3,625	119
RTX 3090	128K	1,147	82
RTX 3090	256K	671	64
RTX 5090	4K	8,799	180
RTX 5090	128K	2,839	130
RTX 5090	256K	1,707	106

RTX 3090에서 128K 컨텍스트 사용 시 초당 1,000개 이상의 프롬프트 처리 속도를 보여주며, 이는 실제 에이전트 워크플로우를 구현하기에 충분히 빠른 속도입니다.

31B @ Q4

GPU	컨텍스트	pp (t/s)	tg (t/s)
RTX 3090	4K	1,155	34
RTX 3090	32K	723	31
RTX 5090	4K	3,395	61
RTX 5090	128K	900	43

31B는 26B보다 눈에 띄게 느립니다. RTX 3090에서 텍스트 생성 속도는 초당 30~~34토큰 수준으로, MoE 모델의 64~~119토큰보다 낮습니다. 워크플로우에서 속도가 중요하다면 소비자용 하드웨어에서는 26B A4B가 더 나은 선택입니다.

환경별 하드웨어 권장 사양

GPU / 메모리 크기별

하드웨어 사양	추천 모델	비고
6–8 GB VRAM (RTX 3070, 보급형 노트북 등)	E2B 또는 E4B @ Q4	CPU+RAM 환경에서도 작동 가능(속도는 느림)
10–16 GB VRAM (RTX 3080, M2 Pro 16 GB 등)	E4B @ Q8 또는 E2B @ BF16	26B A4B는 Q4에서도 다소 큼
20–24 GB VRAM (RTX 3090, RTX 4090)	26B A4B @ Q4 (256K 전체 컨텍스트)	대부분의 로컬 사용자에게 가장 이상적인 조합
24 GB VRAM	31B @ Q4 (최대 ~45K 컨텍스트)	컨텍스트 제약이 있어 보통 26B A4B가 더 유리함
32 GB VRAM (RTX 5090)	31B @ Q4 (최대 128K 컨텍스트)	31B 모델을 안정적으로 사용 가능
48–96 GB VRAM (워크스테이션 / 멀티 GPU)	31B @ Q4 또는 Q8 (256K 전체 컨텍스트)	전체 컨텍스트와 최상의 품질 확보

Apple Silicon (Mac)

Apple Silicon은 CPU와 GPU가 통합 메모리를 공유하므로 로컬 LLM 추론에 매우 적합합니다. 모든 Gemma 4 모델은 MLX 및 Metal 가속이 포함된 llama.cpp를 지원합니다.

Mac 사양	추천 모델
M1 / M2 (8 GB)	E2B 또는 E4B @ Q4
M2 Pro / M3 Pro (18–36 GB)	26B A4B @ Q4
M2 Max / M3 Max (48–64 GB)	31B @ Q4 또는 Q8
M2 Ultra / M3 Ultra (96–192 GB)	31B @ BF16 (전체 정밀도)

실제 사용 팁: 24 GB 통합 메모리를 갖춘 Mac Mini에서 26B A4B 모델(Q4)은 여유롭게 작동합니다. 하지만 24 GB 장비에서 모델을 전체 크기로 로드할 경우 다른 작업 수행 시 시스템이 매우 느려질 수 있으므로, 가급적 Q4 버전을 사용하여 메모리 여유 공간을 확보하세요.

Gemma 4를 로컬에서 실행하는 방법

대표적인 세 가지 도구는 다음과 같습니다:

Ollama — 가장 쉬운 입문용:

ollama run gemma4:e4b          # E4B (기본 Q4_K_M)
ollama run gemma4:26b-a4b      # 26B MoE
ollama run gemma4:31b          # 31B Dense

llama.cpp — CPU 추론 및 정밀 양자화 설정에 최적:

llama-cli -hf unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL

LM Studio — 터미널 설정 없이 GUI를 선호하는 사용자에게 좋은 선택입니다.

26B A4B vs 31B: 무엇을 선택해야 할까요?

본인의 하드웨어 사양과 우선순위에 따라 결정하세요.

다음과 같은 경우 26B A4B를 선택하세요:

24 GB GPU 한 장으로 256K 전체 컨텍스트를 사용하고 싶을 때
속도가 중요할 때 (동일 사양에서 31B보다 2~3배 빠름)
에이전트 워크플로우나 코딩 비서 등 긴 문맥 처리가 잦을 때

다음과 같은 경우 31B를 선택하세요:

32 GB 이상의 VRAM 또는 고사양 통합 메모리 Mac을 보유했을 때
예측 가능한 동작을 보여주는 완전한 dense 모델을 선호할 때
파인튜닝 시 전체 파라미터 접근이 필요할 때
짧은 컨텍스트에서 오직 원본 출력 품질이 가장 중요할 때

일반적인 로컬 사용자에게는 26B A4B가 압도적인 승자입니다. 24 GB GPU에 깔끔하게 안착하며 256K 컨텍스트 전체를 활용할 수 있어 에이전트 워크플로우를 매우 쾌적하게 만들어줍니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

GPU 없이 Gemma 4를 실행할 수 있나요? 네. 모든 변체는 llama.cpp를 통해 CPU 전용으로 구동 가능합니다. 다만 텍스트 생성 속도가 초당 5~10토큰 수준으로 떨어져 일상적인 사용보다는 테스트용으로 적합합니다. CPU 전용 환경에서는 E2B나 E4B가 가장 실용적입니다.

Q4와 Q8 양자화의 차이는 무엇인가요? Q4(4-bit)는 원본(BF16) 대비 메모리 사용량을 약 60%, Q8(8-bit)은 약 50% 줄여줍니다. Q4는 정확도가 약간 감소(벤치마크상 약 2~5%)하지만 모델 접근성을 크게 높여줍니다. 대부분의 추론 작업에는 Q4_K_M 버전을 권장합니다.

Gemma 4는 상업적 이용이 무료인가요? 네. Gemma 4는 Apache 2.0 라이선스로 배포되어 상업적 이용, 파인튜닝, 재배포 및 수정이 무료로 허용되며 사용자 수나 용도 제한이 없습니다.

요약

어디서부터 시작할지 고민이라면 이 가이드를 따르세요:

가벼운 기기 (8 GB RAM/VRAM): Q4 버전의 E2B 또는 E4B로 시작
중급 기기 (16–20 GB): Q8 버전의 E4B 또는 과감하게 양자화된 26B A4B 시도
24 GB GPU (RTX 3090 / 4090): Q4 버전의 26B A4B — 256K 전체 컨텍스트를 쾌적하게 활용 (가장 추천하는 조합)
32 GB GPU (RTX 5090) 또는 48 GB+ Mac: Q4 버전의 31B로 전체 컨텍스트와 최상의 품질 확보

Gemma 4 시리즈는 지금까지 출시된 오픈 모델 중 하드웨어 효율성이 가장 뛰어난 제품군 중 하나입니다. 특히 26B MoE 모델은 예전에는 상상할 수 없었던 사양에서 256K 대규모 컨텍스트 처리를 가능하게 해줍니다.