A100 80GB SXM4 能跑 gemma-4-26B-A4B-it 吗？

NVIDIA · 80 GB HBM2e · 带宽 2039 GB/s · Google · 25.2B（激活 3.8B） · MoE · 模型上下文最长 256K

能——A100 80GB SXM4（80 GB HBM2e）可以运行 gemma-4-26B-A4B-it。Q4、默认 8K 上下文下约需 15.62 GB VRAM（权重 13.86 GB + KV cache 0.76 GB + 运行时开销 1 GB），在 80 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 341.5 tok/s（估算，batch 1）。 FP16（约需 52.16 GB）也装得下，≈ 93.9 tok/s（估算）。 估算来自显存带宽公式；标注「实测」的行覆盖估算。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。 方法论.

各量化与上下文下的装机与速度

量化	上下文	所需 VRAM	装得下？	tok/s（解码）
Q4	4K	15.24 GB	是	341.5 估算
Q4	8K 默认	15.62 GB	是	341.5 估算
Q4	32K	17.9 GB	是	341.5 估算
FP16	4K	51.78 GB	是	93.9 估算
FP16	8K 默认	52.16 GB	是	93.9 估算
FP16	32K	54.44 GB	是	93.9 估算

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关；装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力（只能纯 offload）。

8K 上下文 VRAM 明细

量化	权重	KV cache	开销	合计所需	A100 80GB SXM4 VRAM
Q4	13.86 GB	0.76 GB	1 GB	15.62 GB	80 GB
FP16	50.4 GB	0.76 GB	1 GB	52.16 GB	80 GB

其他能跑 gemma-4-26B-A4B-it 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈1339.7 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈887.6 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈803.8 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈561.0 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈548.6 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈300.1 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈168.8 tok/s Q4 估算
• RTX 4090D 24GB (China) — ≈168.8 tok/s Q4 估算

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A100 80GB SXM4 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈1201.4 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈648.8 tok/s Q4 估算
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• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Coder-Next — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈432.5 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈432.5 tok/s Q4 估算

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