Gemma 4 31B IT calculateur TPS

Ouvrir les poids Google DeepMind 31B paramètres April 2026

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

132 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

RTX A4500

20 GB · IQ4_XS · 21.5 tok/s

Carte la plus rapide

B200

109 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Gemma 4 31B IT?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

132 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
109 tok/s 66–175 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	33.9 GB	Q8_0	Confortable
109 tok/s 66–175 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	33.9 GB	Q8_0	Confortable
87.3 tok/s 52–140 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	33.9 GB	Q8_0	Confortable
87.3 tok/s 52–140 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	33.9 GB	Q8_0	Confortable
69.8 tok/s 42–112 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	33.9 GB	Q8_0	Confortable
66.8 tok/s 40–107 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	33.9 GB	Q8_0	Confortable
66.8 tok/s 40–107 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	33.9 GB	Q8_0	Confortable
63.9 tok/s 38–102 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	33.9 GB	Q8_0	Confortable
56.8 tok/s 34–91 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	33.9 GB	Q8_0	Confortable
56.8 tok/s 34–91 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	33.9 GB	Q8_0	Confortable
56.8 tok/s 34–91 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	33.9 GB	Q8_0	Confortable
53.8 tok/s 32–86 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	33.9 GB	Q8_0	Confortable
45.9 tok/s 28–73 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	33.9 GB	Q8_0	Confortable
45.9 tok/s 28–73 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	33.9 GB	Q8_0	Confortable
45.9 tok/s 28–73 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	33.9 GB	Q8_0	Confortable
45.9 tok/s 28–73 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	33.9 GB	Q8_0	Confortable
45.9 tok/s 28–73 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	33.9 GB	Q8_0	Confortable
42.3 tok/s 25–68 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	19.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
38.5 tok/s 23–62 · faible confiance	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	19.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
37.1 tok/s 22–59 · faible confiance	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	26.7 GB	Q6_K	À l'étroit
37.1 tok/s 22–59 · faible confiance	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	26.7 GB	Q6_K	À l'étroit
35.5 tok/s 21–57 · faible confiance	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	26.7 GB	Q6_K	À l'étroit
35.5 tok/s 21–57 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	26.7 GB	Q6_K	À l'étroit
35.0 tok/s 21–56 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	33.9 GB	Q8_0	Confortable
35.0 tok/s 21–56 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	33.9 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Google DeepMind
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 2 April 2026

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Language modeling/generation, Question answering

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 31B
Données d'entraînement: tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (restricted use)

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement: Likely

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Dernière mise à jour: 8 April 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Gemma 4 31B IT

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Gemma 4 31B IT

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

RTX A4500

Mémoire requise

17.6 GB

Le plus rapide

109 tok/s

Gemma 4 31B IT atteint un nombre de paramètres de 31B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 132.

Le matériel minimum qui fonctionne est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 21.5 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 109 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

Gemma 4 31B IT a été publié par Google DeepMind, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2026. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering.

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.

Comprendre les vitesses

Le résultat médian est d'environ 21.3 tokens par seconde 102 d'eux

C'est un modèle dense, donc chaque paramètre est lu pour chaque jeton produit. Cela rend la vitesse presque exactement proportionnelle à la bande passante mémoire — une carte avec le double de la bande passante génère environ deux fois plus rapidement.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Gemma 4 31B IT

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de Gemma 4 31B IT, ayant besoin d'environ 17.6 GB à une compression de IQ4_XS. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. Gemma 4 31B IT.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de IQ4_XS sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Classer par débit plutôt que par fiche technique

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour Gemma 4 31B IT. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 109 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de Gemma 4 31B IT. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de Gemma 4 31B IT.

Réponses

Gemma 4 31B IT — questions courantes

Gemma 4 31B IT— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 132. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Gemma 4 31B IT— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Gemma 4 31B IT— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 66–175 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Gemma 4 31B IT— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 17.6 GB, et produit environ 21.5 tous les GPU capables de l'exécuter en total 132.

Gemma 4 31B IT— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 109 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 102.

Gemma 4 31B IT— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 17.6 GB à une compression de IQ4_XS, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Gemma 4 31B IT— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q4_K_M, environ 19.5 GO et générant à peu près 42.3 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Gemma 4 31B IT— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Gemma 4 31B IT— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 31B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Gemma 4 31B IT— qui l'a créé ?

Il a été publié par Google DeepMind, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

Gemma 4 31B IT— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans April 2026.

Gemma 4 31B IT— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

Gemma 4 31B IT— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

Gemma 4 31B IT— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 5.1 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Source

Dernière mise à jour enregistrée 8 April 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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