Mejor GPU para Gemma 4 26B-A4B en local
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Gemma 4 26B-A4B es un modelo de mezcla de expertos: sus 26B de parámetros deben residir por completo en la VRAM, pero solo 4B se activan por token, por lo que genera mucho más rápido que un modelo denso del mismo tamaño aunque exija la misma memoria.
Para ejecutar Gemma 4 26B-A4B en local necesitas unos 16 GB de VRAM con cuantización Q4_K_M y un contexto de 64k tokens. La tarjeta con mejor relación calidad-precio que encaja es la Radeon RX 9060 XT 16GB (16 GB), que debería generar alrededor de 28 tokens por segundo.
Ajustar longitud de contexto
Desliza para seleccionar tamaños populares o escribe un valor manualmente.
Hardware recomendado
Con 64k de contexto, los pesos + la caché KV alcanzan ~12GB — las tarjetas de 16GB ofrecen un margen fiable para toda la ventana de contexto.
Hardware recomendado
El nivel de consumo ideal. Alta velocidad de tokens activos con optimización nativa GQA.
Hardware recomendado
Q8_0 carga los 26B de pesos de expertos a la vez (~30 GB). Requiere una tarjeta de 32 GB+ — la RTX 5090 es la única opción de consumo; las tarjetas de estación de trabajo ofrecen más margen de memoria.
Otros modelos con el mismo requisito de VRAM
Como los pesos de Gemma 4 26B-A4B caben en una tarjeta de 16 GB, otros modelos de tamaño similar funcionan en la misma GPU. La velocidad de generación varía — los modelos Mixture-of-Experts son más rápidos, los densos más lentos — pero todos caben en la misma VRAM:
Optimización de configuración para Gemma 4 26B-A4B
Recomendaciones de cuantización
Para tareas diarias de programación y razonamiento, Q4_K_M (cuantización de 4 bits) ofrece el mejor equilibrio entre calidad y eficiencia de memoria: reduce los requisitos de memoria en más del 70% con una pérdida de calidad mínima en comparación con FP16. Los ajustes preestablecidos Q8 y superiores conservan más fidelidad a costa de un uso de VRAM significativamente mayor, lo que puede forzar la descarga de capas y reducir el rendimiento de generación.
Software local recomendado
Recomendamos usar Ollama como el ejecutor principal para la inferencia local debido a su división automática de modelos en GPU y optimizaciones de caché de contexto. Para ajustes finos avanzados o divisiones de cuantización, llama.cpp compilado de forma nativa con Flash Attention proporciona el mejor control granular.
Ejecutar Gemma 4 26B-A4B en local: preguntas frecuentes
¿Cuánta VRAM necesito para ejecutar Gemma 4 26B-A4B?
Con un contexto de 64k y la cuantización de la caché KV activada, Gemma 4 26B-A4B necesita unos 16 GB de VRAM en Q4_K_M, la cuantización recomendada para la mayoría. Bajar a Q3_K_M lo reduce a unos 12.2 GB con cierta pérdida de calidad, mientras que Q8_0 requiere unos 30.9 GB para la mejor calidad que puede dar este modelo.
¿En qué tamaño de tarjeta gráfica cabe Gemma 4 26B-A4B?
Gemma 4 26B-A4B necesita unos 16 GB en Q4_K_M, así que una tarjeta de 16 GB es el tamaño común más pequeño que lo mantiene íntegro en VRAM. Por debajo hay que descargar capas a la RAM del sistema, lo que suele costarte la mayor parte de la velocidad de generación.
¿Qué cuantización debo usar para Gemma 4 26B-A4B?
Usa Q4_K_M salvo que te sobre VRAM. Necesita unos 16 GB y pierde muy poca calidad frente a la precisión completa. Q8_0 requiere unos 30.9 GB para una mejora que casi nadie percibe programando o conversando. Dedica la VRAM sobrante a un contexto más largo.
¿Cómo afecta la longitud del contexto a la VRAM que necesita Gemma 4 26B-A4B?
Los pesos del modelo son fijos, pero la caché KV crece de forma lineal con el contexto. Para Gemma 4 26B-A4B con un contexto de 64k la caché ocupa unos 1 GB; al doblarlo a 128k sube a unos 2 GB. Desactivar la cuantización de la caché KV vuelve a duplicar esas cifras.
¿Por qué Gemma 4 26B-A4B es más rápido de lo que sugiere su número de parámetros?
Gemma 4 26B-A4B es un modelo de mezcla de expertos. Sus 26B de parámetros deben residir en VRAM, pero solo 4B intervienen en cada token. La velocidad de generación depende de leer esos 4B activos, así que se comporta mucho más como un modelo de 4B que de 26B, aunque siga necesitando memoria para los 26B completos.
¿Puede la misma GPU ejecutar otros modelos similares a Gemma 4 26B-A4B?
Sí. Gemma 4 26B-A4B necesita unos 16 GB en Q4_K_M, y cualquier modelo cuyos pesos quepan en la misma tarjeta funciona en ella — incluidos DiffusionGemma 26B-A4B (25.2B), Qwen3-14B (14.8B), Qwen2.5-14B (14.7B). Los pesos caben en la misma GPU; la velocidad de generación varía (los modelos Mixture-of-Experts son más rápidos, los densos más lentos).
▸Cómo se estiman las velocidades de tokens
Cómo calculamos la Puntuación de Valor GPU y normalizamos los datos del mercado.
Lectura (Prefill)
La consulta se procesa en una sola pasada paralela. Esto está limitado por la capacidad de cómputo: satura los núcleos tensor de la GPU.
Decodificación (Generación)
Cada nuevo token requiere cargar todos los pesos activos del modelo desde la VRAM. Esto está limitado por el ancho de banda de memoria: la GPU se detiene esperando datos en lugar de computar.
Pesos = (activeParams × bits ÷ 8) × 1.15 de sobrecarga. Caché KV por paso = activeParams × multiplicador × contextK.
Factores de utilización por arquitectura
Izquierda: factor de decodificación — Derecha: factor de lectura
Fuentes de datos
Los TFLOPS y el ancho de banda de memoria se leen de la base de datos de GPU. Si no están disponibles, el ancho de banda recurre a una lista predefinida.
Limitaciones
Estas son estimaciones analíticas, no resultados de pruebas reales. Úsalas como una comparación relativa, no como una garantía absoluta de rendimiento.