LLMGemmaMIT

Gemma 4 31B

google/gemma-4-31b-it

参数量

30.7B

上下文

256K

下载量

9.9M

点赞

3.5K

架构

transformer

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GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
77.3 GB
RAM 115.9 · Disk 128.2
96.3 GB
RAM 144.5 · Disk 154.2
196.5 GB
RAM 294.8 · Disk 193.2
FP88bit
41.1 GB
RAM 61.7 · Disk 83.6
58.5 GB
RAM 87.8 · Disk 109.6
157.1 GB
RAM 235.6 · Disk 148.6
INT88bit
41.1 GB
RAM 61.7 · Disk 83.6
58.5 GB
RAM 87.8 · Disk 109.6
157.1 GB
RAM 235.6 · Disk 148.6
AWQ4bit
23.7 GB
RAM 35.6 · Disk 62.1
40.3 GB
RAM 60.5 · Disk 88.1
138.1 GB
RAM 207.1 · Disk 127.1
GPTQ4bit
23.9 GB
RAM 35.9 · Disk 62.4
40.6 GB
RAM 60.8 · Disk 88.4
138.3 GB
RAM 207.5 · Disk 127.4
GGUF4bit
24.4 GB
RAM 36.6 · Disk 63.0
41.0 GB
RAM 61.5 · Disk 89.0
138.8 GB
RAM 208.2 · Disk 128.0

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× H100 SXM

80 GB VRAM

$1,170/月

≈ 225.9 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 158.1 tok/s

score 0.6239

Deploy on vast ↗
Cheapest

4× Tesla V100

64 GB VRAM

$84.4/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.5662

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 1035.7 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 725 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX A6000

48 GB VRAM

$210/月

≈ 51.8 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 36.3 tok/s

score 0.6671

Deploy on vast ↗

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48 GB VRAM

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$341

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48 GB VRAM

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