llama.cppでGemma 4のMTPを動かす方法
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの llama.cppの最新機能を活用し、Gemma 4（およびMTP対応モデル）の推論速度を最大化するローカル実行環境を構築します。単に動かすだけでなく、Multi-Token Prediction（MTP）の恩恵をフルに受けるためのビルド設定と、Pythonから高速に呼び出すためのAPIサーバー化までを完結させます。 ...
Gemma 4 MTP
Gemma 4 MTP比較と選び方！ローカルLLM向けRTX・Mac購入ガイド
3行要約 Gemma 4 31Bは24GB VRAM（RTX 3090/4090）で「最高速の思考」を手に入れられる分岐点のモデル。 MTP（Multi-Token Prediction）採用により、推論速度が劇的に向上。特にコーディング支援での体感速度が別次元に。 16GB以下のGPUでは真価を発揮しきれない。今買うなら24GB VRAMのグラボか、48GB以上の統一メモリを積んだMacが正解。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...