【最新】Gemma 4 26BをVRAM 16GBでサクサク動かす！高速化の鍵「MTP」とは？

はじめに：16GBのVRAMで巨大LLMは動くのか？
MTPって何？出力を落とさず1.4倍速になる魔法
実際に動かしてみよう！必要なものと設定
実測結果：MTPのパワーを体感
まとめ
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はじめに：16GBのVRAMで巨大LLMは動くのか？

「高性能なローカルLLMを使いたいけれど、グラフィックボードのVRAMが足りない…」と悩んでいませんか？
今回は、RTX 5060 Ti（VRAM 16GB）という環境で、Googleの強力なAIモデル「Gemma 4 26B」を毎秒約76トークンという実用的なスピードで動かす方法をご紹介します。

その秘密は、最新技術の「MTP (Multi-Token Prediction)」にあります！

MTPって何？出力を落とさず1.4倍速になる魔法

通常のAI（LLM）は、文章を作る時に「1単語ずつ」しか予測できません。これが生成速度の遅さの原因でした。

MTPは、本体のAIとは別に「思考を共有する専用の予測ヘッド（下書き係）」を用意する技術です。下書き係が先の数単語を予想し、本体はそれを検証するだけ。
結果として、文章のクオリティは一切そのままに、スピードだけが跳ね上がるという素晴らしい仕組みなんです。

実際に動かしてみよう！必要なものと設定

必要なファイルの準備

今回の検証で使用したモデル（量子化済みGGUF）のダウンロード先はこちらです。
👉 unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-qat-GGUF (Hugging Face)

本体モデル: 上記リンクより、Gemma 4 26B A4BのQ4版（gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL.gguf など）
MTPドラフター: 同ページ内の MTP/ フォルダより、Q8版（mtp-gemma-4-26B-A4B-it-Q8_0.gguf）
※ドラフターの精度はスピードに直結するので、Q8版を強くおすすめします。

起動コマンド（llama-server）

今回の検証で使用した実際の起動コマンドです。PowerShell上で実行しています。

MTPなし（通常起動）

.\llama-server `
  -m "D:\llm\models\gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL.gguf" `
  --alias gemma-4-26B-A4B `
  -ngl 999 `
  -fa on -fit off `
  -c 204800 `
  --n-cpu-moe 10 `
  --parallel 1 `
  --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 `
  --no-mmap `
  --host 127.0.0.1 --port 8080 `
  --temp 0 `
  --api-key dummy

MTPあり（爆速化）

通常のコマンドに --model-draft と --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 4 を追加するだけです。

.\llama-server `
  -m "D:\llm\models\gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL.gguf" `
  --alias gemma-4-26B-A4B `
  --model-draft "D:\llm\models\MTP\mtp-gemma-4-26B-A4B-it-Q8_0.gguf" `
  --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 4 `
  -ngl 999 `
  -fa on -fit off `
  -c 204800 `
  --n-cpu-moe 10 `
  --parallel 1 `
  --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 `
  --no-mmap `
  --host 127.0.0.1 --port 8080 `
  --temp 0 `
  --api-key dummy