RTX 3070 8GB 能跑 gemma-4-26B-A4B-it 吗？

NVIDIA · 8 GB GDDR6 · 带宽 448 GB/s · Google · 25.2B（激活 3.8B） · MoE · 模型上下文最长 256K

不能——gemma-4-26B-A4B-it 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 15.24 GB，超出 RTX 3070 8GB 的 8 GB GDDR6。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 56.2 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 52.16 GB——此卡装不下。 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	否	59.1 估算
Q4	8K 默认	15.62 GB	否	56.2 估算
Q4	32K	17.9 GB	否	42.8 估算
FP16	4K	51.78 GB	否	—
FP16	8K 默认	52.16 GB	否	—
FP16	32K	54.44 GB	否	—

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	RTX 3070 8GB VRAM
Q4	13.86 GB	0.76 GB	1 GB	15.62 GB	8 GB
FP16	50.4 GB	0.76 GB	1 GB	52.16 GB	8 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
• A100 80GB SXM4 — ≈341.5 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

gemma-4-26B-A4B-it 的全部 GPU →

RTX 3070 8GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈264.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈142.5 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈89.1 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• gemma-4-E2B-it — ≈55.9 tok/s Q4 估算
• Mistral-7B-Instruct-v0.3 — ≈39.6 tok/s Q4 估算

RTX 3070 8GB 上的全部模型 →