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Mac에서 Gemma 4 26B A4B 실행할 수 있을까?

네, 통합 메모리가 24GB 이상이면 됩니다. Gemma 4 26B A4B 모델의 파라미터는 25.2B이고, 토큰마다 그중 3.8B만 활성화됩니다. 정밀도별로 필요한 메모리와 각 Apple 칩에서의 속도를 정리했습니다.

4비트 메모리15.7 GB가중치 14.2 GB + 컨텍스트
최소 사양 Mac24 GB4비트 · Mac 구성 55가지
가장 빠른 Mac135–240토큰/초 · M5 Ultra 96GB(추정)

정밀도별 메모리

버전가중치컨텍스트 포함최소 사양 Mac
8비트26.8 GB28.9 GB48 GB
6비트20.5 GB22.1 GB32 GB
4비트14.2 GB15.7 GB24 GB
3비트 품질 낮음11 GB12.5 GB18 GB
2비트 품질 낮음7.9 GB9.4 GB16 GB

모든 Apple 칩에서

칩마다 Gemma 4 26B A4B 모델을 실행할 수 있는 가장 작은 메모리 용량, 거기에 맞는 최적의 버전, 예상 생성 속도입니다.

칩필요량버전토큰/초
M624 GB4비트 쾌적함36–65
M5 Ultra96 GB8비트 쾌적함135–240
M5 Max36 GB6비트 쾌적함67–119
M5 Pro24 GB4비트 쾌적함66–117
M524 GB4비트 쾌적함33–58
M4 Max36 GB6비트 쾌적함60–106
M4 Pro24 GB4비트 쾌적함59–104
M424 GB4비트 쾌적함26–46
M3 Ultra96 GB8비트 쾌적함92–164
M3 Max36 GB6비트 쾌적함44–77
M3 Pro36 GB6비트 쾌적함22–39
M324 GB4비트 쾌적함21–38
M2 Ultra64 GB8비트 쾌적함90–160
M2 Max32 GB6비트 쾌적함58–103
M2 Pro32 GB6비트 쾌적함29–52
M224 GB4비트 쾌적함21–38
M1 Ultra64 GB8비트 쾌적함90–160
M1 Max32 GB6비트 쾌적함58–103
M1 Pro32 GB6비트 쾌적함29–52
M116 GB2비트 쾌적함26–45

실행하는 방법

  1. 가장 쉬운 방법: 무료 오픈 소스인 MLX Harness를 다운로드하세요. Gemma 4 26B A4B 모델을 검색해 내 Mac에 맞는 버전을 받으면 바로 채팅할 수 있습니다. OpenAI 호환 API로 다른 앱에 모델을 제공할 수도 있습니다.MLX Harness 다운로드무료 · Apple Silicon · macOS 14.5 이상
  2. 터미널에서 Apple의 MLX로:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/gemma-4-26b-a4b-it-4bit빌드: Hugging Face의 mlx-community/gemma-4-26b-a4b-it-4bit. 다른 정밀도도 같은 곳에 있습니다.

단계별 안내: Mac에서 LLM 다운로드하고 실행하기 · MLX Harness 사용법 · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Gemma 4 26B A4B 정보

개발사Google DeepMind
파라미터전체 25.2B · 활성 3.8B(전문가 혼합)
컨텍스트256K토큰
라이선스Apache-2.0
출시2026-03
입력텍스트와 이미지
가중치google/gemma-4-26B-A4B-it

자주 묻는 질문

Gemma 4 26B A4B 모델에는 메모리가 얼마나 필요한가요?
4비트에서 가중치가 약 14.2 GB이고, 컨텍스트 여유까지 더하면 모두 15.7 GB입니다. macOS는 기본적으로 GPU가 통합 메모리의 약 75%를 쓰도록 허용하므로, Mac에서는 통합 메모리가 24GB 이상 필요합니다.
Mac에서 Gemma 4 26B A4B 모델은 얼마나 빠른가요?
생성 속도는 메모리 대역폭에 달려 있습니다. 여기서 가장 빠른 Mac은 96GB M5 Ultra로, 초당 약 135–240토큰입니다(8비트). 실행할 수 있는 최소 사양 Mac인 24GB M5 Pro에서는 초당 약 66–117토큰입니다.
Gemma 4 26B A4B 모델이 크기에 비해 빠른 이유는 무엇인가요?
전문가 혼합(MoE) 모델이기 때문입니다. 메모리에는 25.2B 파라미터를 올려 두지만 토큰마다 3.8B만 읽으므로, 훨씬 작은 모델과 비슷한 속도로 생성합니다.

비슷한 모델

모든 모델 · 모든 Mac · 내 Mac 비교하기

모델 카드나 README용

Runs on a Mac: Gemma 4 26B A4B Gemma 4 26B A4B 모델을 쾌적하게 실행하는 최소 사양 Mac을 보여 주고 이 페이지로 연결합니다.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/gemma-4-26b-a4b.svg)](https://mlx.app/run/gemma-4-26b-a4b)

계산 방법

메모리: 모델 파라미터를 가중치당 8, 6, 4, 3, 2비트로 계산하고 MLX의 그룹 스케일(가중치당 0.5비트)을 더하거나 네이티브 형식 그대로 계산한 뒤, 컨텍스트를 위한 여유를 더했습니다. macOS는 기본적으로 GPU가 통합 메모리의 약 75%를 쓰도록 허용합니다. 속도: 메모리 대역폭을 토큰당 읽는 바이트 수로 나눈 값이 한 대화의 상한입니다. llama.cpp의 Apple Silicon 공개 벤치마크에서 실제 속도는 그 상한의 약 45~80%였고, 여기 표시한 범위가 바로 그 값입니다. 측정값이 아닌 추정값이니, 내 Mac은 MLX Bench에서 직접 측정해 보세요. 모델 수치는 각 공식 모델 카드, 칩 수치는 Apple 기술 사양에서 가져왔습니다. 2026-10-19 확인. mlx.app/compare와 같은 데이터입니다.

Mac에서 Gemma 4 26B A4B 실행될까? 메모리와 속도