Gemma 4 31B
Apache 2.0
Google のフラッグシップ dense 31B モデルで、256K コンテキストに対応しています。フロンティアに迫る品質を持ち、コードと推論においてオープンソース最高峰の性能を発揮します。Arena Elo ~1452。
提供元
パラメータ
31B
コンテキスト
262.144K
リリース
2026-04-08
量子化別 VRAM 要件
| 量子化 | ディスク容量 | 必要VRAM | 対応GPU |
|---|---|---|---|
| Q8_0 | 31 GB | 34 GB | 4 GPU |
| Q4_K_M | 17 GB | 19 GB | 9 GPU |
| Q4_0 | 15.5 GB | 17.5 GB | 9 GPU |
| Q2_K | 9.5 GB | 11 GB | 18 GPU |
Ollama でインストール
ベンチマークスコア
mmlu89%
humaneval82%
スコアは目安であり、量子化レベルにより変動します。
MTP（Multi-Token Prediction）
MTP ヘッド搭載モデル — llama.cpp 2026-05-16 以降、LM Studio、Lemonade で利用可能。
このモデルのコミュニティ実測値はまだ集計されていません。
Google ships MTP drafter weights on HuggingFace + Ollama v0.23.1; concrete community speedup numbers still emerging.
対応GPU (18)
AMD RX 9070 XT (16GB)AMD RX 7900 GRE (16GB)AMD RX 7900 XTX (24GB)AMD Ryzen AI Max+ 395 (unified memory) (64GB)Apple M4 Pro (24GB) (24GB)Apple M3 Max (36GB) (36GB)Apple M4 Max (48GB) (48GB)Apple M4 Ultra (64GB) (64GB)NVIDIA RTX 3080 12GB (12GB)NVIDIA RTX 4070 SUPER (12GB)NVIDIA RTX 4070 Ti SUPER (16GB)NVIDIA RTX 4080 SUPER (16GB)NVIDIA RTX 5070 Ti (16GB)NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB (16GB)NVIDIA RTX 5080 (16GB)NVIDIA RTX 4090 (24GB)NVIDIA RTX 3090 (24GB)NVIDIA RTX 5090 (32GB)
HuggingFace
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