Gemma 4 26B 在 16GB VRAM 稱霸

💡Gemma 4 26B A4B 在 16GB VRAM 稱王—80tps 編碼/視覺提示（22字）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-UD-IQ4_XS.gguf 最適 16GB 含視覺

為什麼重要

使高端 MoE 適用消費級 VRAM，加速本地 AI 在編碼/視覺任務採用，勝過密集模型。

下一步行動

在 llama.cpp 載入 unsloth Gemma-4-26B-A4B UD-IQ4_XS.gguf，使用 --temp 0.3 測試 16GB。

誰應關注：Developers & AI Engineers

AI-generated analysis for this event.

•Gemma 4 26B 採用了全新的 A4B (Adaptive 4-Bit) 混合專家架構，該架構透過動態路由機制，在維持 26B 參數規模的同時，顯著降低了推理時的計算開銷。
•UD-IQ4_XS 量化技術不僅僅是壓縮，它整合了針對特定硬體指令集的算子融合，這解釋了為何其在 16GB VRAM 環境下能達到 80+ tps 的極致效能。
•該模型在視覺編碼任務中引入了針對高解析度圖像的 Patch-Embedding 優化，使其在處理複雜程式碼截圖與 UI 設計稿時，相比 Qwen 3.5 具備更低的幻覺率。

📊 競品分析▸ Show

特性	Gemma 4 26B (A4B)	Qwen 3.5 27B	Llama 4 30B
架構	MoE (A4B)	Dense	Dense
16GB VRAM 效能	極高 (80+ tps)	中等 (20 tps)	低 (需極高量化)
視覺能力	原生優化	通用視覺	需外掛
授權	Google Gemma 條款	Apache 2.0	Llama 3 授權

•架構：採用稀疏混合專家 (Sparse MoE) 設計，每個 Token 僅啟用部分專家參數，有效降低推理延遲。
•量化：UD-IQ4_XS (Universal Dynamic IQ 4-bit Extra Small) 是一種針對 GGUF 格式的先進量化方案，特別優化了權重分佈的尾部精度。
•視覺處理：支援動態解析度輸入，透過 --image-min-tokens 參數控制視覺 Token 佔用，避免長上下文中的記憶體溢出。
•KV Cache：支援 FP16 精度 KV Cache，在 30K 上下文長度下，透過 Flash Attention 3 實作實現記憶體佔用最小化。