Unsloth で Gemma 4 26B を極限まで量子化 — 16〜18GB VRAM で動く最強ローカル LLM

Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

Google の最新 MoE モデル Gemma 4 26B-A4B を、個人 PC のローカル環境で最高効率で動かせるようになりました。Unsloth が公開した GGUF 量子化版は、精度を維持しながら劇的な軽量化を実現し、2026 年 4 月時点でローカル LLM の最前線に立っています。

Gemma 4 26B-A4B とは

Gemma 4 は Google が 2026 年に公開したモデルファミリーで、E2B・E4B・26B-A4B・31B の 4 サイズが提供されています。

26B-A4B の「A4B」は Active 4B（推論時に活性化するパラメータ数の目安）を意味します。Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、モデル全体のパラメータ数は 25.2B です。しかし 1 トークン生成ごとに動かすパラメータは 3.8B 相当に絞られるため、推論速度は 4B クラスと同等になります。

指標	26B-A4B (MoE)	31B (Dense)
総パラメータ数	25.2B（モデル名は 26B）	31B
推論時アクティブパラメータ	3.8B	31B
LMArena スコア (テキスト)	1441	1452
必要 VRAM (4-bit)	16〜18GB	—

26B と名乗りながら推論速度は 4B クラスという驚異的な効率を実現しています。

OpenClaw + Ollama + Gemma4 でローカル無料AIエージェントを構築する

Mon, 06 Apr 2026 00:00:00 +0000

API課金なしで、ローカル環境にAIエージェントを無制限で運用できるセットアップ方法を紹介します。OpenClaw（エージェントインターフェース）+ Ollama（ローカルモデルサーバー）+ Gemma4（推論エンジン）の組み合わせにより、Telegram・Discord・LINEなどの既存チャンネルともシームレスに連携できます。

構成概要

コンポーネント	役割
OpenClaw	AIエージェントのインターフェース・オーケストレーション
Ollama	ローカルLLMサーバー（モデルの管理・API提供）
Gemma4	推論エンジン（Google製オープンモデル）

この3つを組み合わせることで、クラウドAPIへの依存なしにフル機能のAIエージェントが動作します。

セットアップ手順

1. Ollama のインストール

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# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Windows
# https://ollama.ai から インストーラーをダウンロード

2. Gemma4 モデルの取得

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ollama pull gemma4

3. OpenClaw のインストール

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npm install -g openclaw

4. オンボーディングウィザードの実行

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openclaw onboard

ウィザードに従ってOllama接続設定とチャンネル連携（Telegram・Discord・LINEなど）を行います。

Gemma4 on hdknr blog