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Besoins GPU de gemma-4-26B-A4B-it

gemma-4-26B-A4B-it compte 26B paramètres. Pour le servir, prévoyez environ 62 Go de mémoire GPU en 16 bits, 31 Go en 8 bits ou 15 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations.

C’est un modèle à mélange d’experts : 128 experts, dont 8 actifs pour chaque token. Tous restent en mémoire GPU : prévoyez la mémoire pour l’ensemble des 26B paramètres.

Déployer ce modèle Vérifier un autre modèle

Ce qu’il faut pour le servir

La mémoire GPU pour le faire tourner en inférence, avec la plus petite configuration GPU qui le contient et le prix le plus bas sur Arrakis en ce moment.

Précision	Mémoire et plus petite configuration
16 bits	62 Go : un H100 ou A100, la H100 à partir de 2,25 $ par heure de GPU
8 bits	31 Go : un RTX 5090, à partir de 0,58 $ par heure de GPU
4 bits	15 Go : un RTX 4090 ou RTX 3090, la RTX 3090 à partir de 0,19 $ par heure de GPU

Ce qu’il faut pour l’affiner

QLoRA entraîne des adaptateurs sur un modèle figé en 4 bits, LoRA sur un modèle en 16 bits, et le fine-tuning complet met à jour tous les poids. Les chiffres s’entendent hors activations, qui augmentent avec la taille des lots et la longueur des séquences.

Méthode	Mémoire et plus petite configuration
QLoRA	18 Go : un RTX 4090 ou RTX 3090, la RTX 3090 à partir de 0,19 $ par heure de GPU
LoRA	62 Go : un H100 ou A100, la H100 à partir de 2,25 $ par heure de GPU
Fine-tuning complet	413 Go : 2 × B300, à partir de 9,20 $ de l’heure pour les 2

À propos du modèle

D’après sa fiche et ses fichiers sur Hugging Face. Les chiffres de mémoire suivent le guide de la mémoire GPU.

Paramètres: 26B
Actifs par token: 4B
Experts: 128
Experts par token: 8
Fenêtre de contexte (tokens): 262,144
Publié en: BF16
Licence: apache-2.0
Date de publication: 2026-03-11
Poids: google/gemma-4-26B-A4B-it

Déployez-le sur Arrakis

Ouvrez Models dans la console, choisissez vLLM, SGLang ou llama.cpp, et louez un GPU sur lequel il tient. Vous obtenez un endpoint compatible OpenAI avec sa propre clé d’API, et un accès SSH root à la machine. Ou faites-le tourner vous-même sur n’importe quelle machine avec assez de mémoire GPU :

vLLM

vllm serve google/gemma-4-26B-A4B-it --tensor-parallel-size 1

Déployer ce modèle Comment fonctionne le déploiement

Questions

Les prix en temps réel de tous les GPU sont sur la page Prix des GPU.

De combien de mémoire GPU gemma-4-26B-A4B-it a-t-il besoin ?

Pour le servir, environ 62 Go en 16 bits, 31 Go en 8 bits et 15 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations. Pour l’affiner, environ 18 Go avec QLoRA, 62 Go avec LoRA et 413 Go pour un fine-tuning complet avec Adam, hors activations.

Puis-je faire tourner gemma-4-26B-A4B-it sur un seul GPU ?

Oui. En 16 bits, il lui faut environ 62 Go, ce qui tient sur un H100 ou A100.

Combien coûte l’exécution de gemma-4-26B-A4B-it ?

En 16 bits, il lui faut un H100 ou A100 ; en 4 bits, un RTX 4090 ou RTX 3090. Chaque configuration de cette page affiche le prix le plus bas par heure de GPU sur Arrakis en ce moment, et vous payez à l’heure depuis un solde prépayé.

Comment déployer gemma-4-26B-A4B-it sur Arrakis ?

Ouvrez Models dans la console Arrakis, collez google/gemma-4-26B-A4B-it, choisissez vLLM, SGLang ou llama.cpp, et louez un GPU sur lequel il tient. Vous obtenez un endpoint compatible OpenAI avec sa propre clé d’API, et un accès SSH root à la machine.

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