【2026年4月】Gemma 4 显存配置完整指南：E4B、26B、31B 到底需要多少显存？
Google 在 2026 年初发布了 Gemma 4，作为一个专注本地部署的 AI 爱好者，我第一件事就是去翻文档——然后发现了一个老问题：
「这模型到底需要多少显存？」
官方给的是 BF16 原始权重的理论值，但对我们这些想在本地跑量化版本的人来说，那些数字基本上是「仅供参考」。
所以我花了一些时间，把 E4B、26B A4B、31B 三个主要版本在不同硬件上的实际表现跑了一遍。今天把结论分享出来，方便大家对照自己的机器做决策。
结论先行（快速对照表）
| 模型 | 量化后显存占用 | 推荐硬件档位 | 适合人群 |
|---|---|---|---|
| E2B | 约 2~4GB | 4GB 以内轻量机器 | 只想先验证最小可运行路径 |
| E4B | 约 4~6GB | 6GB 显卡或 16GB Mac 起步 | 大多数人的第一轮本地体验 |
| 26B A4B | 约 12~16GB | 16GB 档位更从容 | 想在本地获得更强推理，但不想上最重模型 |
| 31B | 约 20~24GB | 24GB 及以上 | 更看重质量、代码和长上下文 |
按显卡档位怎么选
6GB 左右显卡（RTX 3060、RTX 4060 等）
先老老实实跑 E4B。26B 或 31B 不是不能试，但默认起点就选这两个容易爆显存。
8GB~12GB 显卡（RTX 3070、RTX 4070 等）
E4B 更稳，也可以评估更大模型的量化版本。注意上下文长度和运行时额外开销，别卡着极限选。
12GB~16GB 显卡（RTX 3080、RTX 4080 等）
26B A4B 进入可认真尝试的区间。能启动不代表稳定跑，多关注实际推理速度而非标称配置。
24GB 以上显卡（RTX 4090、RTX 5090 等）
31B 更值得试。不过显存表是参考不是保证，长上下文仍会显著增加内存占用。
Mac 用户怎么看
Mac 不是看独立显存，而是看统一内存（Unified Memory）。M 系列芯片和 Gemma 4 各版本的对照：
| 芯片 / 统一内存 | 推荐 Gemma 4 版本 | 备注 |
|---|---|---|
| M1 Pro（16GB） | E4B 起步，26B 勉强能跑但慢 | 日常对话够用，大模型主要受内存带宽限制 |
| M1 Pro（32GB） | E4B 流畅，26B A4B 可尝试 | 比 16GB 体验提升明显 |
| M1 Max（64GB） | 26B 和 31B 都能跑 | 适合有质量要求但不想上独立 GPU 的用户 |
| M2 / M3（18GB 统一内存） | E4B 优先，26B 视情况 | M2/M3 比 M1 同内存配置效率更高 |
| M2 Max / M3 Max（64GB+） | 26B 和 31B 都相对流畅 | Mac 里的最强推理配置 |
| M3 Ultra（128GB） | 31B 无压力，多并发更稳 | 顶配 Mac Studio 的优势区间 |
一个重要的认知转变：Apple Silicon 的统一内存和 GPU 共享带宽，大模型受内存带宽而非显存容量限制更明显。同一个模型在 Mac 上往往比在同显存的 PC 显卡上推理更慢，但功耗也更低。
为什么不能只看模型权重数字
因为真实使用里还有：
- 上下文长度：越长占用越高
- KV Cache：随上下文增长而增长
- 运行时开销：操作系统、其他程序都在吃内存
- 并发请求：同时处理多个请求时需求翻倍
所以页面上的数字只能当「能不能开始尝试」的参考，不能当成「长期稳定可用」的保证。
我建了一个专注 Gemma 4 本地部署的资源站，里面有更完整的 VRAM 规划表、Ollama 和 LM Studio 的安装教程、以及不同硬件配置下的实测数据。
如果你正在发愁「我这个配置能跑哪个版本」，欢迎来对照着看：
有问题或者发现我哪里写得不准确的，欢迎评论交流！
编辑于 2026-04-09 · 著作权归作者所有