GeForce RTX 3060 12GB에서 Gemma 4 26B-A4B 돌릴 수 있을까?
원활Q4_K_M 기준으로 어텐션과 15개 층의 전문가는 GPU(11.1GB)에, 나머지 전문가는 시스템 RAM(7.2GB)에 둡니다. 판정: 원활, 속도: 추정 40.7 tok/s (28.5–53.0, 이론 추정 ±30%). 품질 손실이 큰 UD-Q2_K_XL까지 낮출 때의 판정: 쾌적, 속도: 추정 84.6 tok/s (67.7–101.5, 보정된 추정 ±20%).
VRAM 12GB · 360.0 GB/s · FP16 12.7 TFLOPS. 시스템 RAM 32GB(DDR5-5600), Windows, 이 GPU로 화면 출력, 8k 컨텍스트, f16 KV 캐시를 기준으로 계산했습니다. 시스템 RAM이 16GB에서 128GB 사이라면 위 판정과 양자화 파일은 바뀌지 않습니다.
GeForce RTX 3060 12GB에서 Gemma 4 26B-A4B: 양자화별 판정
| 양자화 | 파일 크기 | 판정 | 속도 | 메모리 | 실행 방식 | 참고 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| UD-Q2_K_XL | 10.55GB | 쾌적 | 추정 84.6 tok/s67.7–101.5보정된 추정 ±20% | 11.9 / 12.0GB | 풀 GPU | — |
| IQ4_XS | 13.60GB | 원활 | 추정 51.9 tok/s36.3–67.5이론 추정 ±30% | 11.6 / 12.0GB + RAM 3.3GB | MoE 전문가 RAM 배치 | 모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. |
| Q4_K_M기준 | 16.95GB | 원활 | 추정 40.7 tok/s28.5–53.0이론 추정 ±30% | 11.1 / 12.0GB + RAM 7.2GB | MoE 전문가 RAM 배치 | 모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. |
| Q8_0 | 26.86GB | 겨우 가능 | 추정 25.5 tok/s17.9–33.2이론 추정 ±30% | 10.4 / 12.0GB + RAM 17.8GB | MoE 전문가 RAM 배치 | 전문가를 시스템 RAM에서 돌립니다. 이 방식에서 원활하게 돌아가려면 30 tok/s 이상 나와야 합니다. |
생각 모드가 있는 모델은 생각하는 데 토큰을 더 쓰기 때문에 속도 기준을 1.5배 엄격하게 잡습니다(30 / 12 / 3 tok/s). 생각 모드를 끄고 쓰면 실제로는 한 단계 위일 수 있습니다.
Q4_K_M 기준 메모리 사용 내역
- 가중치
- 9.8GB
- KV 캐시
- 0.2GB
- 연산 버퍼
- 0.6GB
- OS 예약
- 0.6GB
- 여유
- 0.9GB
- 시스템 RAM의 가중치
- 7.2GB
컨텍스트 길이와 KV 캐시
| 컨텍스트 | KV f16 | KV q8_0 | KV q4_0 |
|---|---|---|---|
| 4k | 17.6GB원활 추정 42.3 tok/s29.6–54.9이론 추정 ±30% | 17.5GB원활 추정 42.5 tok/s29.8–55.3이론 추정 ±30% | 17.5GB원활 추정 42.7 tok/s29.9–55.5이론 추정 ±30% |
| 8k | 17.7GB원활 추정 40.7 tok/s28.5–53.0이론 추정 ±30% | 17.6GB원활 추정 42.2 tok/s29.6–54.9이론 추정 ±30% | 17.6GB원활 추정 42.5 tok/s29.8–55.3이론 추정 ±30% |
| 16k | 17.9GB원활 추정 39.7 tok/s27.8–51.6이론 추정 ±30% | 17.8GB원활 추정 40.7 tok/s28.5–52.9이론 추정 ±30% | 17.7GB원활 추정 41.2 tok/s28.9–53.6이론 추정 ±30% |
| 32k | 18.4GB원활 추정 36.9 tok/s25.8–48.0이론 추정 ±30% | 18.1GB원활 추정 39.5 tok/s27.7–51.4이론 추정 ±30% | 17.9GB원활 추정 40.6 tok/s28.4–52.8이론 추정 ±30% |
| 64k | 19.4GB원활 추정 32.4 tok/s22.7–42.1이론 추정 ±30% | 18.7GB원활 추정 35.9 tok/s25.2–46.7이론 추정 ±30% | 18.4GB원활 추정 38.5 tok/s27.0–50.1이론 추정 ±30% |
| 128k | 21.3GB겨우 가능 추정 26.1 tok/s18.2–33.9이론 추정 ±30% | 20.1GB원활 추정 30.9 tok/s21.7–40.2이론 추정 ±30% | 19.4GB원활 추정 35.0 tok/s24.5–45.5이론 추정 ±30% |
| 256k | 25.2GB겨우 가능 추정 18.7 tok/s13.1–24.3이론 추정 ±30% | 22.7GB겨우 가능 추정 24.5 tok/s17.2–31.9이론 추정 ±30% | 21.4GB겨우 가능 추정 29.6 tok/s20.7–38.5이론 추정 ±30% |
S = 쾌적 · A = 원활 · B = 겨우 가능 · F = 불가
Q4_K_M 기준으로 판정(원활)이 유지되는 컨텍스트는 f16 KV 캐시에서 64k, q8_0에서 128k까지입니다.
예상 속도
- 생성
- 추정 40.7 tok/s (28.5–53.0, 이론 추정 ±30%)
- 프롬프트 처리
- 프롬프트 처리 속도는 모델 전체가 GPU에서 돌 때만 추정합니다.
판정 근거: 모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다.
이 조합의 벤치마크 결과
이 조합으로 잰 공개 벤치마크 결과는 아직 없습니다. 위 수치는 모두 추정치입니다.
다른 선택지
GeForce RTX 3060 12GB에서 원활하게 도는 더 큰 모델
원활Qwen3.5 35B-A3B: 원활, 추정 49.4 tok/s (34.6–64.2, 이론 추정 ±30%)
Gemma 4 26B-A4B의 더 낮은 양자화
쾌적UD-Q2_K_XL(10.55GB, 품질 손실 큼): 쾌적, 추정 84.6 tok/s (67.7–101.5, 보정된 추정 ±20%)
전문가만 시스템 RAM에 두기
--n-cpu-moe 15 설정은 앞쪽 15개 층의 전문가만 시스템 RAM에 두고 나머지는 GPU에 둡니다. 이 추정도 그렇게 계산했습니다.
실행 방법
UD-Q4_K_M 파일을 쓰는 명령입니다. 두 도구 모두 처음 실행할 때 Hugging Face에서 파일을 내려받습니다.
파일: gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_M.gguf (16.95GB, unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF).
llama-server -hf unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_M -c 8192 -ngl all --n-cpu-moe 15 -fa on- -ngl all: 모든 층을 GPU에 올립니다.
- --n-cpu-moe 15: 앞쪽 15개 층에 있는 전문가는 시스템 RAM에 두고, 전문가가 있는 나머지 15개 층은 전문가까지 GPU에 둡니다. 이 추정도 같은 배치로 계산했습니다.
- 불러올 때 메모리가 부족하다는 오류가 나면 값을 16까지 올리고, 그래도 부족하면 17까지 올리세요.
- llama.cpp b7410(2025년 12월) 이후 버전은 -ngl과 --n-cpu-moe를 빼고 실행해도 VRAM에 맞춰 비슷하게 나눠 올립니다.
- -fa on: 플래시 어텐션을 켭니다. KV 캐시를 양자화하려면 필요합니다.
- --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0: 8k 기준 KV 캐시가 0.09GB로 줄어듭니다.
PowerShell(트레이의 Ollama를 먼저 종료하세요):
$env:OLLAMA_CONTEXT_LENGTH="8192"; ollama serve
ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_M- Ollama는 24GB 미만 GPU에서 컨텍스트 기본값이 4k입니다. 서버를 띄울 때 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH를 지정하거나, 대화 안에서 /set parameter num_ctx를 쓰세요.
- Ollama 0.30 이상은 VRAM에 맞춰 전문가 일부를 시스템 RAM에 자동으로 둡니다. 그보다 오래된 버전은 층을 통째로 나눠 올려서 훨씬 느립니다.
/set parameter num_ctx 8192
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자주 묻는 질문
GeForce RTX 3060 12GB에서 Gemma 4 26B-A4B 돌릴 수 있나요?
Q4_K_M 기준으로 어텐션과 15개 층의 전문가는 GPU(11.1GB)에, 나머지 전문가는 시스템 RAM(7.2GB)에 둡니다. 판정: 원활, 속도: 추정 40.7 tok/s (28.5–53.0, 이론 추정 ±30%). 품질 손실이 큰 UD-Q2_K_XL까지 낮출 때의 판정: 쾌적, 속도: 추정 84.6 tok/s (67.7–101.5, 보정된 추정 ±20%). Q4_K_M에는 8k 컨텍스트 기준 17.7GB가 필요하고, 이 구성에서 쓸 수 있는 메모리는 11.4GB, 여유 시스템 RAM은 28.0GB입니다.
GeForce RTX 3060 12GB에서 Gemma 4 26B-A4B 컨텍스트는 얼마까지 쓸 수 있나요?
Q4_K_M 기준으로 판정(원활)이 유지되는 컨텍스트는 f16 KV 캐시에서 64k(KV 1.3GB), q8_0 KV 캐시에서 128k(KV 1.4GB)까지입니다. 모델이 지원하는 최대 컨텍스트는 256k입니다.
어떤 양자화 파일을 받아야 하고, 속도는 얼마나 나오나요?
추천 파일은 Q4_K_M(16.95GB)입니다. 판정: 원활, 속도: 추정 40.7 tok/s (28.5–53.0, 이론 추정 ±30%). 같은 판정이 나오는 파일 가운데 가장 큰 파일이기도 합니다.
속도는 메모리 대역폭으로 계산한 추정치를 공개 벤치마크로 보정한 값입니다. 모든 수치에는 오차 범위와 신뢰 라벨을 함께 표시합니다. 실제 속도는 드라이버, 백엔드, 컨텍스트 길이, 발열에 따라 달라집니다.