axteam、大規模なGoogle Gemma 4ベースモデル「gemma-4-31B-GGUF」を公開
axteamは、Googleの31Bパラメータを持つ事前学習済みベースモデル「google/gemma-4-31B」をGGUF形式に変換し、Hugging Faceで公開しました。チャットテンプレートを含まないプレーンテキスト補完用のモデルとして提供されています。
大規模なGemma 4ベースモデルをllama.cppなどのローカル環境で運用できるようになります。Q4_K_M版ではファイルサイズが17.4GBで、最低22.5GBのシステムRAMと約21.5GBのVRAMが推奨されます。
何が公開された？
Hugging Face上の「axteam/gemma-4-31B-GGUF」が更新されています。確認時点の指標は downloads=1,193、likes=2 です。
モデルの特徴
元モデルは google/gemma-4-31B。用途タグは image-text-to-text。
量子化・ファイル構成
ファイル名から確認できた量子化方式は Q4_K_M, Q8_0, BF16。GGUFファイルは 3 件確認できました。
どんなPCなら使えそう？
確認できたGGUFのファイル容量は 17.4 GB〜57.2 GB。実際の推論ではKVキャッシュ等も必要なため、VRAM/RAMには追加の余裕が必要です。
LM Studio / llama.cppで使える？
GGUF形式はllama.cpp系ランタイムで利用されます。ただし新しいアーキテクチャではランタイム側の対応が必要なため、LM Studio / llama.cppの対応状況を確認してください。
注意点
コンテキスト長をconfig/APIから確定できませんでした。
主な仕様
| モデルID | axteam/gemma-4-31B-GGUF |
|---|---|
| 配布者 | axteam |
| 元モデル | google/gemma-4-31B |
| ライセンス | apache-2.0 |
| アーキテクチャ | 情報不足 |
| コンテキスト長 | 情報不足 |
| 用途タグ | image-text-to-text |
| Downloads | 1,193 |
| Likes | 2 |
| 量子化 | Q4_K_M, Q8_0, BF16 |
推奨量子化
一般的なGGUF選択の目安であり、モデル固有の品質保証ではありません。
| バランス重視 | Q4_K_M (17.4 GB) |
|---|---|
| 品質重視 | Q8_0 (30.4 GB) |
| 省メモリ重視 | Q4_K_M (17.4 GB) |
必要メモリ目安
モデルファイル容量を基準にした概算です。コンテキスト長などで必要量は変わります。
| 計算の基準となる量子化 | Q4_K_M |
|---|---|
| モデルファイル容量 | 17.4 GiB |
| 最低RAM目安 | 22.5 GiB |
| 推奨RAM目安 | 27.5 GiB |
| 全量GPUオフロード時のVRAM目安 | 21.5 GiB |
対応ランタイム
| ランタイム | 判定 | 根拠 |
|---|---|---|
| llama.cpp | 明示あり | モデルカードまたはタグにllama.cppに関する記載があります。 |
| LM Studio | 明示あり | モデルカードにLM Studioに関する記載があります。 |
| Ollama | 明示あり | モデルカードにOllamaに関する記載があります。 |
| KoboldCpp | 互換候補 | GGUF系ランタイムですが、アーキテクチャへの対応状況を確認する必要があります。 |
| vLLM | 明示あり | モデルカードまたはタグ内に関連記載があります。 |
用途評価
| 用途 | 評価 | 根拠 |
|---|---|---|
| チャット | 高 | モデル名・タグ・モデルカードにチャット/Instruction系の手掛かりがあります。 |
| コーディング | 情報不足 | コード特化を示す明確な記載を取得できませんでした。 |
| 推論・数学 | 情報不足 | 推論特化を示す明確な記載を取得できませんでした。 |
| 日本語 | 情報不足 | 日本語対応を直接裏付ける情報を取得できませんでした。 |
| ツール利用・エージェント | 情報不足 | ツール利用を裏付ける明確な情報を取得できませんでした。 |
| 画像理解・マルチモーダル | 高 | Vision/Multimodal系の記載があります。 |
GGUFファイル
| 量子化 | ファイル | 容量 |
|---|---|---|
| Q4_K_M | gemma-4-31B-GGUF-Q4_K_M.gguf | 17.4 GB |
| Q8_0 | gemma-4-31B-GGUF-Q8_0.gguf | 30.4 GB |
| BF16 | gemma-4-31B-GGUF-BF16.gguf | 57.2 GB |
発表・更新の内容
model_idはaxteam/gemma-4-31B-GGUF、ライセンスはApache-2.0です。提供されている量子化形式はQ4_K_M、Q8_0、および16bitのBF16（61.4GB）です。チャット用のファインチューニングが施されていないプレーンな事前学習モデルであるため、用途に応じたプロンプト設計や追加調整が必要となります。
タグ
GGUFHugging Faceggufgemmagemma4llama.cppquantizedimage-text-to-textbase_model:google/gemma-4-31Blicense:apache-2.0
この記事は一次情報を日本語で整理したものです。開発元が公表した性能値は独立検証済みとは限りません。導入・購入・ライセンス判断の前に、リンク先の最新版も確認してください。