Gemma 4 26B-A4B IT en RTX 4070 Ti Super (16GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Gemma 4 26B-A4B IT (25.81B total, 3.8B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 15.84 GiB para pesos en 4-bit (UD-Q4_K_XL), 16.75 GiB totales a 8K de contexto y 17.22 GiB a 32K en RTX 4070 Ti Super (~83.8 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

Ver Informe Detallado →
16 GB · 672 GB/s
Supera la Memoria GPU Disponible
Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗
Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 16.75 GiB (17.99 GB) / 16 GiB (105%)
Pesos del Modelo: 15.84 GiB Caché KV y Estado: 0.35 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB
Memoria GPU Requerida
16.75 GiB
17.99 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
15.2 GiB
16 GB (física)
Margen de Seguridad
-1.55 GiB
105% utilización
Velocidad Decode Est.
~83.8 tok/s
3.8B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~6021 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~680 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$0.63
MoE Disperso + GQA · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual
Arc Pro B60 24GB (24GB)
~$599
Mejor Calidad-Precio / Usada
RTX 3090 (24GB)
~$750
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.19 / h
1x RTX 3090

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve google/gemma-4-26B-A4B-it \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~680ms · ~83.8 tok/s)
[Gemma 4 26B-A4B IT · 16.75 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-05
Amortización de compra
~26.6 meses
Electricidad local est.: $4.26 / mes
Proveedor Instancia Recomendada VRAM Total Tarifa por Hora Costo Mensual Estimado Facturación Desplegar
RunPod 1x RTX 3090 (Nube Comunitaria) 24 GB $0.22 / h $26.75 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗
Vast.ai 1x RTX 3090 (Host Verificado) 24 GB $0.19 / h $22.98 / mes Spot / Bajo demanda Lanzar GPU ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*) 48 GB $1.67 / h $203.19 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada) 48 GB $1.67 / h $203.19 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
DigitalOcean 1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada) 48 GB $1.57 / h $190.91 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Gemma 4 26B-A4B IT

QLoRA (4b) Supera la Memoria GPU Disponible
18.08 GiB
Pesos del Modelo: 15.84 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB
GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)
LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible
51.25 GiB
Pesos del Modelo: 48.07 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.38 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible
199.51 GiB
Pesos del Modelo: 48.07 GiB · Gradientes + Optimizador: 149.02 GiB · Act: 2.42 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Una sola RTX 4070 Ti Super (16GB) no alcanza para cargar Gemma 4 26B-A4B IT en 4 bits (16.75 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.

Ajuste de KV Cache y Motor

Gemma 4 26B-A4B IT utiliza topología MoE Disperso + GQA (25.81B totales, 3.8B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.35 GiB a 0.82 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.41 GiB en 32K (total 16.81 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Gemma 4 26B-A4B IT VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 16.66 GiB, 8K: 16.75 GiB, 32K: 17.22 GiB, 128K: 19.1 GiB) 4K 16.66 GiB (KV 0.27 GiB) 8K 16.75 GiB (KV 0.35 GiB) 32K 17.22 GiB (KV 0.82 GiB) 128K 19.1 GiB (KV 2.7 GiB) RTX 4070 Ti Super (16GB)
Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Gemma 4 26B-A4B IT @ 8K

Formato de Cuantización Pesos (GiB) Caché KV VRAM Total (GiB) Velocidad Decode Compatibilidad (RTX 4070 Ti Super) GPU Recomendada Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) 48.07 GiB 0.35 GiB 48.98 GiB (52.59 GB) ~9.1 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) 25.54 GiB 0.35 GiB 26.45 GiB (28.4 GB) ~23.1 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) 21.58 GiB 0.35 GiB 22.49 GiB (24.15 GB) ~32.3 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) 19.7 GiB 0.35 GiB 20.61 GiB (22.13 GB) ~40.2 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Arc Pro B60 24GB (24GB) Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (UD-Q4_K_XL) 15.84 GiB 0.35 GiB 16.75 GiB (17.99 GB) ~83.8 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Arc Pro B60 24GB (24GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) 12.66 GiB 0.35 GiB 13.57 GiB (14.57 GB) ~121.9 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) 11.85 GiB 0.35 GiB 12.76 GiB (13.7 GB) ~127.6 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) 9.82 GiB 0.35 GiB 10.73 GiB (11.52 GB) ~144.5 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 4070 Ti Super (16GB) ejecutar Gemma 4 26B-A4B IT?

En cuantización de 4 bits (UD-Q4_K_XL) con contexto 8K, Gemma 4 26B-A4B IT requiere 16.75 GiB de VRAM total (15.84 GiB pesos + 0.35 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 15.2 GiB utilizables en RTX 4070 Ti Super, alcanzando ~83.8 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Gemma 4 26B-A4B IT con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.82 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 17.22 GiB (18.49 GB decimales).

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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 12B ITGemma 4 E4B ITGemma 4 E2B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-5 Preview (600B-A27B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B