Beste GPU für Gemma 4 26B-A4B lokal
Echtzeit-Preise und Hardware-Empfehlungen aktualisiert für August 2026.
Gemma 4 26B-A4B ist ein Mixture-of-Experts-Modell: Alle 26 Mrd. Parameter müssen im VRAM liegen, aber nur 4 Mrd. werden pro Token aktiviert — es generiert daher deutlich schneller als ein dichtes Modell gleicher Größe, benötigt aber ebenso viel Speicher.
Um Gemma 4 26B-A4B lokal auszuführen, benötigen Sie rund 16 GB VRAM bei Q4_K_M-Quantisierung und einem Kontext von 64k Token. Die preislich attraktivste passende Karte ist die Radeon RX 9060 XT 16GB (16 GB), die etwa 28 Token pro Sekunde erzeugen dürfte.
Kontextlänge anpassen
Zu gängigen Größen schieben oder manuell einen Wert eingeben.
Empfohlene Hardware
Bei 64k Kontext erreichen Gewichte + KV-Cache rund 12GB — 16GB-Karten bieten zuverlässigen Spielraum für das vollständige Kontextfenster.
Empfohlene Hardware
Die ideale Consumer-Klasse. Hohe aktive Token-Geschwindigkeit dank nativer GQA-Optimierung.
Empfohlene Hardware
Q8_0 lädt alle 26B Expertengewichte auf einmal (~30 GB). Erfordert eine Karte mit 32 GB+ — die RTX 5090 ist die einzige Consumer-Option; Workstation-Karten bieten mehr Speicherspielraum.
Andere Modelle mit demselben VRAM-Bedarf
Da die Gewichte von Gemma 4 26B-A4B auf eine 16-GB-Karte passen, laufen andere Modelle ähnlicher Größe auf derselben GPU. Die Generierungsgeschwindigkeit variiert — Mixture-of-Experts-Modelle sind schneller, dichte Modelle langsamer — aber alle passen in denselben VRAM:
Setup-Optimierung für Gemma 4 26B-A4B
Quantisierungs-Empfehlungen
Für tägliche Coding- und Reasoning-Aufgaben bietet Q4_K_M (4-Bit-Quantisierung) die beste Balance aus Qualität und Speichereffizienz – es reduziert den Speicherbedarf um über 70 % bei minimalem Qualitätsverlust im Vergleich zu FP16. Q8 und höhere Voreinstellungen bewahren mehr Details auf Kosten eines deutlich höheren VRAM-Bedarfs, was das Auslagern von Schichten erzwingen und den Durchsatz verringern kann.
Empfohlene lokale Software
Wir empfehlen Ollama als primären Runner für die lokale Inferenz aufgrund der automatischen GPU-Modellaufteilung und der Optimierung des Kontext-Caches. Für fortgeschrittenes Fine-Tuning oder Quantisierungsaufteilungen bietet das nativ kompilierte llama.cpp mit Flash Attention die beste granulare Kontrolle.
Gemma 4 26B-A4B lokal ausführen — FAQ
Wie viel VRAM brauche ich, um Gemma 4 26B-A4B auszuführen?
Bei einem Kontext von 64k und aktivierter KV-Cache-Quantisierung benötigt Gemma 4 26B-A4B etwa 16 GB VRAM bei Q4_K_M — die Quantisierung, die für die meisten die richtige Wahl ist. Q3_K_M senkt den Bedarf auf rund 12.2 GB bei etwas geringerer Qualität, Q8_0 verlangt rund 30.9 GB für die beste Qualität, die dieses Modell liefern kann.
Auf welche Grafikkartengröße passt Gemma 4 26B-A4B?
Gemma 4 26B-A4B benötigt bei Q4_K_M etwa 16 GB. Eine 16-GB-Karte ist damit die kleinste gängige Größe, die das Modell vollständig im VRAM hält. Darunter müssen Layer in den Systemspeicher ausgelagert werden, was in der Regel den Großteil der Generierungsgeschwindigkeit kostet.
Welche Quantisierung sollte ich für Gemma 4 26B-A4B verwenden?
Nehmen Sie Q4_K_M, sofern Sie kein VRAM übrig haben. Es benötigt etwa 16 GB und verliert gegenüber voller Präzision kaum Qualität. Q8_0 verlangt rund 30.9 GB für einen Qualitätsgewinn, den die wenigsten beim Programmieren oder Chatten bemerken. Investieren Sie übriges VRAM lieber in einen längeren Kontext.
Wie wirkt sich die Kontextlänge auf den VRAM-Bedarf von Gemma 4 26B-A4B aus?
Die Modellgewichte sind fix, der KV-Cache wächst jedoch linear mit dem Kontext. Bei Gemma 4 26B-A4B und einem Kontext von 64k belegt der Cache etwa 1 GB; eine Verdopplung auf 128k bringt ihn auf rund 2 GB. Ohne KV-Cache-Quantisierung verdoppeln sich diese Werte erneut.
Warum ist Gemma 4 26B-A4B schneller, als seine Parameterzahl vermuten lässt?
Gemma 4 26B-A4B ist ein Mixture-of-Experts-Modell. Seine 26 Mrd. Parameter müssen zwar vollständig im VRAM liegen, doch nur 4 Mrd. erzeugen jedes einzelne Token. Die Generierungsgeschwindigkeit hängt daran, diese 4 Mrd. aktiven Parameter zu lesen — das Modell verhält sich also eher wie ein 4-Mrd.- als ein 26-Mrd.-Modell, benötigt aber weiterhin Speicher für die vollen 26 Mrd.
Kann dieselbe GPU andere Modelle ausführen, die Gemma 4 26B-A4B ähneln?
Ja. Gemma 4 26B-A4B benötigt etwa 16 GB bei Q4_K_M, und jedes Modell, dessen Gewichte auf dieselbe Karte passen, läuft darauf — einschließlich DiffusionGemma 26B-A4B (25.2B), Qwen3-14B (14.8B), Qwen2.5-14B (14.7B). Die Gewichte passen in dieselbe GPU; die Generierungsgeschwindigkeit variiert (Mixture-of-Experts-Modelle sind schneller, dichte Modelle langsamer).
▸Wie Token-Geschwindigkeiten geschätzt werden
Wie wir den GPU-Wertungs-Score berechnen und Marktdaten normalisieren.
Lesen (Prefill)
Der Prompt wird in einem einzigen parallelen Durchgang verarbeitet. Dies ist rechenleistungsbegrenzt (compute-bound): Es lastet die Tensor-Kerne der GPU aus.
Decode (Generierung)
Jedes neue Token erfordert das Laden aller aktiven Modellgewichte aus dem VRAM. Dies ist speicherbandbreitenbegrenzt (memory-bandwidth-bound): Die GPU wartet auf Daten, anstatt zu rechnen.
Gewichte = (activeParams × Bits ÷ 8) × 1,15 Overhead. KV-Cache pro Schritt = activeParams × Multiplikator × contextK.
Architektur-Nutzungsfaktoren
Links: Decode-Faktor — Rechts: Read-Faktor
Datenquellen
TFLOPS und Speicherbandbreite werden aus der GPU-Datenbank ausgelesen. Falls nicht vorhanden, fällt die Bandbreite auf ein hartcodiertes Wörterbuch zurück.
Einschränkungen
Dies sind analytische Schätzungen, keine tatsächlichen Benchmark-Ergebnisse. Verwende sie als relativen Vergleich, nicht als absolute Leistungsgarantie.