Gemma 4 26B so với 31B: Bạn nên chạy mô hình nào?

Nếu bạn đang tìm kiếm so sánh Gemma 4 26B so với 31B, bạn đã bắt đầu với một câu hỏi rất xác đáng. Đây là hai mô hình suy luận cục bộ thực thụ trong gia đình Gemma 4, và việc lựa chọn giữa chúng quan trọng hơn nhiều so với việc lựa chọn giữa các mô hình mở lân cận khác.

Tóm lại: Gemma 4 26B A4B là lựa chọn tốt hơn về tốc độ trên mỗi GB bộ nhớ, trong khi Gemma 4 31B là lựa chọn mạnh hơn về chất lượng thuần túy.

---

Gemma 4 26B so với 31B: Câu trả lời ngắn

Chọn Gemma 4 26B A4B nếu:

• Bạn quan tâm đến tốc độ chạy cục bộ.
• Bạn có GPU lớp 24 GB hoặc ngân sách bộ nhớ hạn hẹp hơn.
• Bạn muốn sự đánh đổi tốt nhất giữa chất lượng và VRAM.

Chọn Gemma 4 31B nếu:

• Bạn muốn mô hình mạnh nhất trong gia đình.
• Bạn có thể chi trả cho nhiều bộ nhớ hơn.
• Bạn thích hành vi của mô hình dense (dày đặc) hơn MoE (Mixture-of-Experts).

Đối với hầu hết người dùng cục bộ, cuộc đối đầu Gemma 4 26B so với 31B kết thúc với việc 26B A4B thắng thế về tính thực dụng.

---

Khác biệt về thông số chính thức

Từ model card chính thức của Google và tài liệu Gemma 4 của Unsloth:

Thuộc tính	Gemma 4 26B A4B	Gemma 4 31B
Kiến trúc	MoE	Dense
Tổng tham số	25.2B	30.7B
Tham số hoạt động	3.8B	30.7B
Số lớp (Layers)	30	60
Cửa sổ ngữ cảnh	256K	256K
Các loại dữ liệu	Văn bản, Hình ảnh	Văn bản, Hình ảnh
Hỗ trợ âm thanh	Không	Không

Cụm từ then chốt trong Gemma 4 26B so với 31B là tham số hoạt động (active parameters).

26B A4B không phải là một mô hình dense 26B bình thường. Nó là một mô hình Mixture-of-Experts chỉ kích hoạt khoảng 3.8B tham số cho mỗi token, đó là lý do tại sao nó chạy nhanh hơn nhiều so với kích thước tổng thể mà nó gợi ý.

Ngược lại, 31B là: tính toán dense (dày đặc) toàn phần cho mỗi token, mỗi lớp.

---

Khác biệt về Benchmark: 31B tốt hơn bao nhiêu?

Các điểm số chính thức dưới đây cho thấy khoảng cách về chất lượng:

Benchmark	26B A4B	31B
MMLU Pro	82.6%	85.2%
AIME 2026 (không dùng công cụ)	88.3%	89.2%
LiveCodeBench v6	77.1%	80.0%
GPQA Diamond	82.3%	84.3%
MMMU Pro	73.8%	76.9%
Codeforces ELO	1718	2150

Cách đọc thông tin quan trọng:

• 31B tốt hơn.
• Nhưng 26B A4B gần hơn nhiều so với khoảng cách tham số thô gợi ý.
• Trong nhiều quy trình làm việc cục bộ thực tế, tốc độ và tiết kiệm bộ nhớ quan trọng hơn vài điểm benchmark cuối cùng.

Nếu câu hỏi của bạn là "Liệu 31B có nghiền nát 26B trong việc sử dụng hàng ngày không?", câu trả lời trung thực là thường là không.

---

VRAM và bộ nhớ: Nơi quyết định thực sự diễn ra

Hướng dẫn chạy cục bộ của Unsloth vào tháng 4 năm 2026 khuyến nghị ngân sách xấp xỉ:

Định dạng	26B A4B	31B
4-bit	16-18 GB	17-20 GB
8-bit	28-30 GB	34-38 GB
BF16 / FP16	52 GB	62 GB

Tính đến ngày 7 tháng 4 năm 2026, LM Studio liệt kê bộ nhớ hệ thống tối thiểu là:

• 17 GB cho Gemma 4 26B A4B
• 19 GB cho Gemma 4 31B

Và các trang GGUF chính thức của ggml-org liệt kê các kích thước file xấp xỉ sau:

Định dạng	26B A4B	31B
Q4_K_M	16.8 GB	18.7 GB
Q8_0	26.9 GB	32.6 GB
F16	50.5 GB	61.4 GB

Đây là lý do tại sao Gemma 4 26B so với 31B thường là câu hỏi dành cho những người sở hữu GPU 24 GB:

• 26B A4B Q4 vừa vặn một cách sạch sẽ hơn.
• 31B Q4 là khả thi, nhưng với ít không gian dự phòng hơn.
• 31B Q8 sẽ chuyển sang vùng phần cứng đắt đỏ hơn nhiều.

---

Tại sao 26B A4B là "điểm ngọt" cho chạy cục bộ

26B A4B chiến thắng nếu bạn quan tâm đến:

• Tốc độ tốt hơn 31B.
• Áp lực bộ nhớ thấp hơn.
• Làm việc với ngữ cảnh dài trên phần cứng tiêu dùng.
• Chất lượng đủ mạnh mà không cần theo đuổi mô hình lớn nhất có thể.

Tài liệu riêng của Google cũng nêu rõ định vị: thiết kế MoE nhằm mục đích chạy nhanh hơn nhiều so với những gì tổng số tham số gợi ý.

Điều đó làm cho Gemma 4 26B A4B đặc biệt hấp dẫn cho:

• Trợ lý lập trình.
• Các vòng lặp agentic.
• Quy trình làm việc cục bộ nặng về tài liệu.
• Các API cục bộ nơi thông lượng (throughput) quan trọng.

---

Tại sao 31B vẫn quan trọng

31B chiến thắng nếu bạn quan tâm nhất đến:

• Hiệu năng benchmark mạnh nhất trong gia đình.
• Hành vi mô hình dense đơn giản hơn.
• Chất lượng suy luận cục bộ đạt trần cao nhất.
• Một nền tảng trực tiếp hơn cho việc tinh chỉnh (tuning) nâng cao.

Hướng dẫn tinh chỉnh của Unsloth cũng đưa ra một điểm thực tế quan trọng: nếu mục tiêu của bạn là chất lượng cao nhất và bạn có đủ bộ nhớ, 31B là mô hình nên dùng.

Vì vậy, 31B không phải là một lựa chọn tồi. Nó chỉ là một lựa chọn tốn kém hơn.

---

Những người sở hữu GPU 24 GB nên chọn gì?

Nếu bạn có GPU 24 GB, câu trả lời an toàn nhất vẫn là 26B A4B.

Tại sao:

• Nó để lại nhiều không gian hơn cho các chi phí vận hành (runtime overhead).
• Nó mang lại kết quả tốc độ trên mỗi VRAM tốt hơn.
• Nó duy trì trạng thái "sử dụng cục bộ thoải mái" thay vì "vừa khít một cách khó khăn".

Nếu bạn có phần cứng lớp 32 GB đến 48 GB, việc chọn 31B sẽ trở nên dễ dàng biện minh hơn nhiều.

---

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Gemma 4 31B có tốt hơn 26B không?

Có, nhưng không phải một khoảng cách khổng lồ. 31B là mô hình mạnh hơn. 26B A4B là lựa chọn đánh đổi cục bộ tốt hơn cho nhiều người dùng.

26B có nhanh hơn 31B không?

Có. 26B A4B là một mô hình MoE với khoảng 3.8B tham số hoạt động, đó là lý do tại sao nó là lựa chọn chạy cục bộ nhanh hơn.

Tôi nên chọn 26B hay 31B cho một GPU 24 GB?

Hầu hết mọi người nên chọn 26B A4B.

Tôi có nên chọn 31B nếu tôi muốn mô hình Gemma 4 tốt nhất không?

Có, nếu bạn có thể thoải mái chi trả cho bộ nhớ và chấp nhận thời gian chạy chậm hơn.

---

Tài liệu tham khảo chính thức

• Model card Google Gemma 4
• LM Studio: Gemma 4 26B A4B
• LM Studio: Gemma 4 31B
• ggml-org Gemma 4 26B A4B GGUF
• ggml-org Gemma 4 31B GGUF
• Hướng dẫn Unsloth cho Gemma 4 cục bộ

---

Các hướng dẫn liên quan

• Yêu cầu VRAM của Gemma 4 26B A4B
• Yêu cầu VRAM của Gemma 4 31B
• llama.cpp có hỗ trợ Gemma 4 không?
• Công cụ tính VRAM cho Gemma 4