Familie Gemma · 31Mrd. Parameter

Gemma 4 31B

Dichtes multimodales 31B-Modell (Text+Bild+Audio). 140+ Sprachen, 256k Kontext. Platz 3 in der Chatbot Arena unter den offenen Modellen.

🇺🇸 Google·Lizenz Apache 2.0·Kontext 250k tokens·Erscheinungsdatum April 2026← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • #3 Chatbot Arena open
  • Natives Audio
  • 256k ctx
  • 140 Sprachen
  • Apache 2.0
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —18 GB VRAM in Q4: zu viel für GPUs mit 12–16 GB
Architektur
Dense 31B · multimodal Text+Bild+Audio · 256k Kontext
Training
140+ Sprachen.
Ideal für
Fortgeschrittene MultimodalitätAudio + VisionSchreiben

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama run gemma4:31b
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
18 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
22 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
33 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
62 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 32 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Gemma 4 31B?

Um Gemma 4 31B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 18 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

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Unterwegs: Gemma 4 31B läuft auch auf einem RTX-Laptop (24 GB VRAM) →

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  • Lebenslanger Online-Zugang
  • PDF + Dateien
  • Erstattung binnen 30 Tagen

03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~3t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~12t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~30t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900