gemma-4-31B-it
画像も入力
- パラメータ数
- 30.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- アーキテクチャ
- gemma4
- ライセンス
- 商用可
- ライセンス
- apache-2.0
- llama.cpp
- b8637+
gemma-4-31B-it の概要
gemma-4-31B-it は、Hugging Face の google/gemma-4-31B-it をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 4 つの配布元（unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF・ggml-org/gemma-4-31B-it-GGUF・bartowski/google_gemma-4-31B-it-GGUF ほか）が公開しています。パラメータ数は約 30.7B（307億）、アーキテクチャは gemma4、最大コンテキスト長は 262,144 トークンです（GGUF に書かれた値）。
量子化は 37 種類あり、ファイルサイズは UD-IQ2_XXS の 8.53 GB から BF16 の 61.4 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（18.3 GB）を 8,192 トークンのコンテキストで動かすときの必要メモリは推定 21.3 GB、32,768 トークンでは推定 23.3 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 24 GB 以上の GPU（GeForce RTX 3090 Ti・GeForce RTX 4090 など）か、統合メモリ 24 GB 以上の Mac が目安です（macOS は GPU が使えるメモリに上限があるため、実際には余裕が要ります）。最も小さい UD-IQ2_XXS（8.53 GB）なら、8,192 トークンで推定 11.5 GBです。
元のモデルのライセンスは Apache License 2.0 で、商用利用できます（再配布するときはライセンス文と著作権表示を残します）。利用条件は原文で確認してください。画像入力用の mmproj ファイルも公開されています。
量子化ごとのファイルサイズと必要メモリの目安
- 8 GB まで
- 16 GB まで
- 24 GB まで
- 48 GB まで
- 128 GB まで
- それ以上
ファイルサイズは Hugging Face 上の実際の値です。必要メモリはコンテキスト長ごとの推定値（KVキャッシュ f16）。計算式は 必要メモリの計算方法で公開しています。
必要メモリはすべて 推定 （KVキャッシュ f16）。このページの「必要メモリ」以上の VRAM（または Mac の統合メモリ）を持つ環境で動作する見込みです。数値をクリックすると、その容量で動く機種・モデルの一覧（GPU・Macで探す）に移動します。
同じモデルの GGUF を 4 つの配布元が公開しています。量子化の種類とファイルサイズは配布元ごとに少しずつ違うので、下に配布元ごとの表を載せています。
画像入力を使う場合：このモデルは画像入力に対応しています。画像を使うときは、追加で mmproj ファイルも読み込みます。
「品質の目安」について（量子化でどれだけ元のモデルからずれるか）
量子化の型ごとに、元のモデルの出力からどれだけずれるかを、llama.cpp が Llama-3-8B で測った値から6段階に分けたものです。
使っている値は平均 KLD（元のモデルと量子化したモデルの、次の単語の確率の分布の差）で、小さいほど元のモデルに近い出力になります。imatrix（重要度の情報）を使って量子化したものは少し小さくなります。段階は、imatrix を使わない値（無い型は使った値）で分けています。
★このモデルで測った値ではありません。モデルが大きいほど、また MoE のモデルほど、同じ型でもずれは小さくなりやすいです。配布元独自の混合型（UD-Q4_K_XL など）は型の名前だけでは当てはめられないので「-」にしています。
| 量子化 | 品質の目安 | KLD（imatrix なし） | KLD（imatrix あり） | サイズ（Llama-3-8B） |
|---|---|---|---|---|
| Q8_0 | ほぼ同じ | 0.0014 | - | 7.96 GiB |
| Q6_K | ごく小さい | 0.0055 | - | 6.14 GiB |
| Q5_K_M | ごく小さい | 0.0108 | - | 5.33 GiB |
| Q5_K_S | 小さい | 0.0166 | - | 5.21 GiB |
| Q5_1 | 小さい | 0.0180 | - | 5.65 GiB |
| Q5_0 | 小さい | 0.0222 | - | 5.21 GiB |
| Q4_K_M | 小さい | 0.0313 | 0.0282 | 4.58 GiB |
| Q4_K_S | 中くらい | 0.0431 | 0.0320 | 4.37 GiB |
| IQ4_NL | 小さい | - | 0.0357 | 4.35 GiB |
| IQ4_XS | 小さい | - | 0.0363 | 4.14 GiB |
| Q4_1 | 中くらい | 0.0717 | - | 4.78 GiB |
| Q4_0 | 中くらい | 0.0719 | - | 4.34 GiB |
| Q3_K_L | 中くらい | 0.0872 | 0.0731 | 4.03 GiB |
| Q3_K_M | 中くらい | 0.1019 | 0.0844 | 3.74 GiB |
| IQ3_M | 中くらい | - | 0.1025 | 3.53 GiB |
| IQ3_S | 中くらい | - | 0.1113 | 3.42 GiB |
| IQ3_XS | 大きい | - | 0.1387 | 3.28 GiB |
| IQ3_XXS | 大きい | - | 0.1836 | 3.05 GiB |
| Q3_K_S | 大きい | 0.2282 | 0.1998 | 3.41 GiB |
| IQ2_M | 大きい | - | 0.3260 | 2.74 GiB |
| Q2_K | とても大きい | 0.4451 | 0.3322 | 2.96 GiB |
| Q2_K_S | とても大きい | - | 0.4034 | 2.96 GiB |
| IQ2_S | とても大きい | - | 0.4392 | 2.56 GiB |
| IQ2_XS | とても大きい | - | 0.5463 | 2.43 GiB |
| IQ2_XXS | とても大きい | - | 0.8120 | 2.24 GiB |
| IQ1_M | とても大きい | - | 1.3931 | 2.01 GiB |
| IQ1_S | とても大きい | - | 2.2546 | 1.88 GiB |
出典：llama.cpp（MIT）、Llama-3-8B・FP16 を基準・Wikitext-2・revision f364eb6f の測定。 元の表 · 量子化の読み方と選び方
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- gemma4
- llama.cpp b8637 以降
- パラメータ数
- 30.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
画像入力用の mmproj（F16）は 1.20 GB 実測 。上の必要メモリには含まれていないため、画像を使う場合は別途加算してください。
Ollama ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- gemma4
- llama.cpp b8637 以降
- パラメータ数
- 30.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
| 量子化 | ファイルサイズ 実測 | 品質の目安 | 4,096 | 8,192 | 16,384 | 32,768 | 65,536 | 131,072 | 262,144 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q4_0 | 18.0 GB | 中くらい | 20.7 GB | 21.0 GB | 21.7 GB | 23.0 GB | 25.7 GB | 31.1 GB | 41.8 GB |
| Q8_0 | 32.6 GB | ほぼ同じ | 35.3 GB | 35.6 GB | 36.3 GB | 37.7 GB | 40.3 GB | 45.7 GB | 56.4 GB |
| BF16 | 61.4 GB | 元の精度 | 64.1 GB | 64.4 GB | 65.1 GB | 66.4 GB | 69.1 GB | 74.5 GB | 85.2 GB |
画像入力用の mmproj（Q8_0）は 0.81 GB 実測 。上の必要メモリには含まれていないため、画像を使う場合は別途加算してください。
Ollama ollama run hf.co/ggml-org/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_0
llama.cpp llama-server -hf ggml-org/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_0
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- gemma4
- llama.cpp b8637 以降
- パラメータ数
- 30.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
画像入力用の mmproj（F16）は 1.20 GB 実測 。上の必要メモリには含まれていないため、画像を使う場合は別途加算してください。
Ollama ollama run hf.co/bartowski/google_gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf bartowski/google_gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
最終確認：2026年11月11日
- アーキテクチャ
- gemma4
- llama.cpp b8637 以降
- パラメータ数
- 30.7B
- 最大コンテキスト長
- 262,144
- ライセンス
- apache-2.0 商用可
| 量子化 | ファイルサイズ 実測 | 品質の目安 | 4,096 | 8,192 | 16,384 | 32,768 | 65,536 | 131,072 | 262,144 最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 18.7 GB | 小さい | 21.4 GB | 21.7 GB | 22.4 GB | 23.7 GB | 26.4 GB | 31.8 GB | 42.5 GB |
| Q6_K | 25.2 GB | ごく小さい | 27.9 GB | 28.2 GB | 28.9 GB | 30.2 GB | 32.9 GB | 38.3 GB | 49.0 GB |
| Q8_0 | 32.6 GB | ほぼ同じ | 35.3 GB | 35.6 GB | 36.3 GB | 37.7 GB | 40.3 GB | 45.7 GB | 56.4 GB |
画像入力用の mmproj（BF16）は 1.20 GB 実測 。上の必要メモリには含まれていないため、画像を使う場合は別途加算してください。
Ollama ollama run hf.co/lmstudio-community/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf lmstudio-community/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
主な GPU・Mac での生成の速さ（推定）
Q4_K_M（18.3 GB）で文章を生成する速さの目安です。1トークンごとにモデルの重みを1回読むので、上限はメモリの帯域 ÷ ファイルサイズで決まります。目安はその 6〜8 割で、公開されている実測の多くがこの範囲に入ります。
| 機種 | メモリ帯域 | 目安（トークン/秒） 推定 | 上限 |
|---|---|---|---|
| Radeon RX 7900 XT 20 GB | 800 GB/s | 26〜35 | 44 |
| Radeon RX 7900 XTX 24 GB | 960 GB/s | 31〜42 | 52 |
| GeForce RTX 5090 32 GB | 1,792 GB/s | 59〜78 | 98 |
| Apple M4 32 GB | 120 GB/s | 3.9〜5.2 | 6.5 |
| Apple M4 Pro 48 GB | 273 GB/s | 8.9〜12 | 15 |
| Apple M5 Ultra 96 GB | 1,200 GB/s | 39〜52 | 65 |
推定です。プロンプトを読み込む速さ（計算の速さで決まる）は含みません。コンテキストが長いほど、また一部を CPU に逃がすと遅くなります。Mac は搭載メモリが必要量の 4/3 以上のものだけを出しています。帯域が公表されていない機種（一部の GeForce など）は出ません。
外部の評価
量子化する前の元のモデルを、他の機関が評価した値です。当サイトの評価ではありません。 値は量子化する前の元のモデルのものです。GGUF の量子化（特に小さい量子化）では性能が下がることがあります。
ライセンスと商用利用
Apache License 2.0 商用可
商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。
元のモデルの Hugging Face のページにあるライセンスで判定しています。 ライセンスの原文（2026年10月18日 に確認）
要約は当サイトが原文から読み取った事実で、法的な助言ではありません。実際に使う前に、必ずライセンスの原文と最新の条件を確認してください。 ライセンスごとの一覧
動かし方
このモデルの形式（gemma4）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b8637（2026年4月2日）以降です。Ollama・LM Studio は内部に llama.cpp を取り込んで動くため、アプリが古いと「unknown model architecture」などのエラーで読み込めません。その場合はアプリを最新にしてください。
例として Q4_K_M を使う場合のコマンドです。他の量子化を使う場合は、上の表から量子化名を選んで置き換えてください。 他の配布元のファイルを使う場合のコマンドは、配布元ごとの欄に載せています。 ローカルLLMの動かし方
Ollama
Hugging Face 上の GGUF を直接指定して動かせます。
ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp
llama-server（または llama-cli）に -hf でリポジトリと量子化名を指定します。
llama-server -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF を貼り付けてダウンロードし、量子化ファイルの一覧から量子化名を選びます。
google のほかのモデル
-
11.9B
google
gemma-4-12B-it
- Q4_K_M のサイズ
- 7.12 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.83 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
25.2B
google
gemma-4-26B-A4B-it
- UD-Q4_K_M のサイズ
- 16.9 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.5 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
7.5B
google
gemma-4-E4B-it-qat-q4_0
- Q4_0 のサイズ
- 5.15 GB
- 8K で必要なメモリ
- 6.40 GB
実測 推定 VRAM 6 GB〜
-
11.9B
google
gemma-4-12B-it-qat-q4_0
- Q4_0 のサイズ
- 6.98 GB
- 8K で必要なメモリ
- 8.69 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
-
7.5B
google
gemma-4-E4B-it
- Q4_K_M のサイズ
- 4.98 GB
- 8K で必要なメモリ
- 6.23 GB
実測 推定 VRAM 6 GB〜
-
4.6B
google
gemma-4-E2B-it
- Q4_K_M のサイズ
- 3.11 GB
- 8K で必要なメモリ
- 4.24 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
-
27.3B
Qwen
Qwen3.8-27B
- UD-Q4_K_M のサイズ
- 16.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.2 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
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huihui-ai
Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-MTP
- Q2_K のサイズ
- 13.2 GB
- 8K で必要なメモリ
- 14.5 GB
実測 推定 VRAM 16 GB〜
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35.5B
ornith-ai
Ornith-1.5-35B-A3B
- Q4_K_M のサイズ
- 21.7 GB
- 8K で必要なメモリ
- 23.0 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
27.3B
huihui-ai
Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated
- Q4_K_M のサイズ
- 16.6 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.3 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
25.2B
farbodtavakkoli
OTel-2.0-Decision-26B-A4B-4bit
- Q4_K_M のサイズ
- 16.8 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.4 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
-
27.3B
JonathanColetti
Qwen3.8-27B-Uncensored
- Q4_K_M のサイズ
- 16.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 18.3 GB
実測 推定 VRAM 24 GB〜
よくある質問
- gemma-4-31B-it（Q4_K_M）を動かすのに必要なメモリはどれくらいですか？
- ファイルサイズは18.3 GB（実測）。8,192トークンのコンテキストで動かす場合、KVキャッシュ等を含めた推定必要メモリは21.3 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
- gemma-4-31B-itは商用利用できますか？
- 元のモデルのライセンスはApache License 2.0（商用利用できる）。商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
- gemma-4-31B-it は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
- 8GB に収まる量子化は無し、12GB なら UD-IQ2_XXS（推定 11.5 GB）まで、16GB なら Q3_K_S（推定 16.2 GB）まで、24GB なら UD-Q5_K_XL（推定 24.9 GB）まで（8,192 トークン・KV キャッシュ f16 の推定。いちばん多くダウンロードされている配布元のファイル）。
- gemma-4-31B-it を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:Q4_K_M」で、Hugging Face の GGUF をそのまま動かせます。ほかの量子化を使うときは、最後の量子化名を置き換えます。