Google

Gemma 4 31B

vision

31,3 Md

Paramètres

18,3 Go

Fichier Q4_K_M

≥ 19,8 Go

VRAM conseillée

262 144

Contexte max

Pas encore mesuré

Aucune carte n'a encore passé le protocole TokenBench sur ce modèle. Le protocole actuel couvre une sélection de modèles ; la mesure de n'importe quel modèle du catalogue depuis l'application arrive bientôt.

Mesurer ma carte →

Sur quelles cartes devrait-il tenir ?

Cartes du site dont la mémoire vidéo couvre les 19,8 Go conseillés (fichier + contexte de 4 000 tokens). Estimation, pas une mesure. Cliquez sur une carte pour l'estimation détaillée.

RTX 3050 Laptop GPU 4 Go trop justeRTX 3050 Ti Laptop GPU 4 Go trop justeRTX 3060 Laptop GPU 6 Go trop justeRTX 4050 Laptop GPU 6 Go trop justeRTX 3050 8 Go trop justeRTX 3060 Ti 8 Go trop justeRTX 3070 8 Go trop justeRTX 3070 Laptop GPU 8 Go trop justeRTX 3070 Ti 8 Go trop justeRTX 3070 Ti Laptop GPU 8 Go trop justeRTX 3080 Laptop GPU 8 Go trop justeRTX 4060 8 Go trop justeRTX 4060 Laptop GPU 8 Go trop justeRTX 4060 Ti 8 Go trop justeRTX 4070 Laptop GPU 8 Go trop justeRTX 5050 8 Go trop justeRTX 5050 Laptop GPU 8 Go trop justeRTX 5060 8 Go trop justeRTX 5060 Laptop GPU 8 Go trop justeRTX 5070 Laptop GPU 8 Go trop justeRTX 3080 10 Go trop justeRTX 3060 12 Go trop justeRTX 3080 Ti 12 Go trop justeRTX 4070 12 Go trop justeRTX 4070 SUPER 12 Go trop justeRTX 4070 Ti 12 Go trop justeRTX 4080 Laptop GPU 12 Go trop justeRTX 5070 12 Go trop justeRTX 5070 Ti Laptop GPU 12 Go trop justeRTX 3080 Ti Laptop GPU 16 Go trop justeRTX 4070 Ti SUPER 16 Go trop justeRTX 4080 16 Go trop justeRTX 4080 SUPER 16 Go trop justeRTX 4090 Laptop GPU 16 Go trop justeRTX 5060 Ti 16 Go trop justeRTX 5070 Ti 16 Go trop justeRTX 5080 16 Go trop justeRTX 5080 Laptop GPU 16 Go trop justeRTX 3090 24 Go devrait tenirRTX 3090 Ti 24 Go devrait tenirRTX 4090 24 Go devrait tenirRTX 5090 Laptop GPU 24 Go devrait tenirRTX 5090 32 Go devrait tenir

Fiche technique

Publication
2026-03-11
Architecture
60 couches · 16 têtes KV · dimension 256
Attention
Fenêtre glissante : 10 couches sur 60 gardent tout le contexte, les autres seulement les 1024 derniers tokens — cache bien plus léger.
Cache de contexte (f16)
≈ 156 Mo par 1 000 tokens · 5,0 Go pour 32 768 tokens
Fichier GGUF
bartowski/google_gemma-4-31B-it-GGUF · google_gemma-4-31B-it-Q4_K_M.gguf Télécharger (18,3 Go)
Dépôt officiel
google/gemma-4-31B-it

Données publiques Hugging Face (config.json officiel, dépôt GGUF). Le cache de contexte ne compte que les couches à attention complète.