gemma-4-26B-A4B-it · AWQ INT4 (W4A16)

4-bit quantization of google/gemma-4-26B-A4B-it (commit 4d7ae49), produced for efficient vLLM serving. Quantized by axteam.

Quantization details

• Scheme — W4A16 — INT4 asymmetric weights, group size 32 (BF16 scale + INT4 zero-point), BF16 activations, stored as compressed-tensors pack-quantized.
• Kept in BF16 — vision tower, vision projection, token embeddings (tied with lm_head), MoE router, and all norms, plus the shared MLP. These stay unquantized to preserve quality — about 7% of all parameters in this build.
• Tokenizer / chat_template / processor_config / generation_config are byte-identical to the original, including Google's July-2026 corrected chat_template. config.json is the original plus a quantization_config block.

Quantization method — PTQ (AWQ / RTN) vs QAT

This model is a post-training quantization (PTQ): the released BF16 weights are quantized after training, with no retraining. How close each build stays to BF16 is reported in the measured sections where available.

• RTN (round-to-nearest) — weights are simply rounded to the quantization grid with per-group scales; no calibration data. Fastest, but outliers aren't compensated, so 4-bit fidelity is the lowest. Not used for this model's AWQ-8bit, AWQ-4bit, NVFP4A16 and NVFP4 builds, which all apply AWQ (see each repo's recipe.yaml).
• AWQ (activation-aware weight quantization) — a small calibration set finds the weight channels that multiply the largest activations; those salient channels are protected by per-channel scaling (the scale is folded into adjacent layers, e.g. LayerNorm → q/k/v) before rounding. Still PTQ (no gradient, seconds–minutes), and far better than RTN at 4-bit.
• QAT (quantization-aware training) — the model is fine-tuned with quantization simulated in the forward pass, so the weights adapt to quantization error via gradient descent. Best low-bit fidelity, but needs the full training stack, data and GPU hours. Google ships separate Gemma QAT checkpoints; this repo is not one of them.

Rough low-bit fidelity: QAT ≥ AWQ > RTN. Cost: QAT ≫ AWQ > RTN. This build: AWQ — a calibration-based PTQ (256-sample calibration, no gradient).

Benchmarks (measured)

Every column was measured with the same harness and settings — lm-evaluation-harness on vLLM, greedy, completion-style prompts without a chat template (0- or 5-shot, as listed in each row). MMLU here is lm-eval's generative variant (mmlu_generative: the model writes the answer letter and only an exact match on the first line counts), so it is not directly comparable with MMLU scores measured another way (e.g. log-likelihood scoring). Percentages are recovery vs. the BF16 original.

⚠️ Note: average recovery is 91.7% — noticeable degradation at this precision; prefer an 8-bit build if quality matters most.

Evaluation (measured)

Measured against the BF16 original on an internal mixed English/Korean set. Quantization variant: AWQ attention + per-expert (full).

These numbers measure fidelity to the base model, not absolute task scores.

Comparison with other public quantizations

Same eval set and harness for every row — closer to the BF16 original is better.

On our harness this model is on par with or ahead of the public same-format quantizations above. It also ships Google's corrected July-2026 chat_template; some earlier community builds were based on the older template.

Requirements

Usage (vLLM)

vllm serve axteam/gemma-4-26B-A4B-it-AWQ-4bit

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="axteam/gemma-4-26B-A4B-it-AWQ-4bit")
params = SamplingParams(temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=64, max_tokens=1024)
out = llm.chat(
    [{"role": "user", "content": "Write a short joke about saving RAM."}],
    params,
)
print(out[0].outputs[0].text)

Recommended sampling (per Google): temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=64. Thinking mode is off by default; turn it on with chat_template_kwargs={"enable_thinking": True} (Python llm.chat(..., chat_template_kwargs=...) or the request body), and add --reasoning-parser gemma4 to vllm serve to return the reasoning separately.

Reducing KV-cache memory (optional, serve-time)

The KV cache is unquantized (BF16) here — the standard for quantized checkpoints (RedHatAI, NVIDIA, etc. ship the same way). KV-cache precision is a runtime choice, independent of the weight quantization above. For long context or large batches you can roughly halve KV-cache memory with FP8:

vllm serve axteam/gemma-4-26B-A4B-it-AWQ-4bit --kv-cache-dtype fp8

--kv-cache-dtype accepts auto (default, BF16), fp8 / fp8_e4m3, fp8_e5m2. For a GGUF build the llama.cpp equivalent is --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0.

License

This is a quantized derivative of Google's Gemma 4. Use is governed by the Gemma 4 license. All original weights, tokenizer, and chat template belong to Google DeepMind.

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한국어 요약

google/gemma-4-26B-A4B-it의 AWQ INT4 (W4A16) 양자화 빌드 · 제작 axteam

개요

양자화 상세

• 가중치: INT4 비대칭, 그룹 크기 32 (BF16 스케일 + INT4 영점)
• 활성화: BF16 (양자화하지 않음)
• 양자화 절차: PTQ(학습 후 양자화, 재학습 없음), AWQ 방식 — 보정 데이터로 활성화가 큰 가중치 채널을 찾아 채널별 스케일로 보호한 뒤 INT4로 반올림
• AWQ 적용 범위: 어텐션 입력·전문가별 MLP 전체
• BF16 유지: 비전 타워, 비전 투영층, 토큰 임베딩(LM 헤드와 공유), MoE 라우터, 모든 정규화층, 공유 MLP — 전체 파라미터의 약 7%
• 원본 파일: 토크나이저·chat template(Google의 2026년 7월 수정본)·processor·generation config를 바이트 단위로 그대로 사용, config.json은 원본에 quantization_config 블록만 추가

품질 (실측)

• 원본 대비 충실도: PPL 1.2161 (원본 1.1284, +7.8%, 낮을수록 원본에 가까움), 다음 토큰 top-1 일치율 93.0% (원본 자체 기준값 98.7%) — 내부 영어·한국어 혼합 평가셋, 원본(BF16)과 비교 측정
• 다른 공개 빌드와 비교: 같은 형식의 cyankiwi/gemma-4-26B-A4B-it-AWQ-4bit PPL 1.2308 · top-1 92.5%, 이 빌드 PPL 1.2161 · top-1 93.0% (같은 평가셋·같은 평가 코드) — 이 빌드가 동등 이상, Google의 2026년 7월 수정 chat template 포함 (일부 이전 커뮤니티 빌드는 수정 전 템플릿 기반)
• 벤치마크 평균: 49.35 (원본 53.83, 91.7%) — MMLU(생성형)·GSM8K·ARC-Challenge·Winogrande·KMMLU·HAE-RAE 6종 평균, lm-evaluation-harness + vLLM, chat template 없는 완성형 프롬프트(과제별 0·5-shot, 표 참고)·greedy, 모든 빌드를 같은 설정으로 측정
• 한국어 벤치마크: KMMLU 33.91 (원본 36.52, 92.9%) · HAE-RAE 70.76 (원본 76.17, 92.9%)
• MMLU 방식: lm-eval 생성형 변형(mmlu_generative) — 모델이 답 글자를 생성하고 첫 줄이 정확히 일치해야 정답으로 채점하므로, 다른 방식(예: log-likelihood 채점)으로 잰 MMLU 점수와 직접 비교 불가
• 주의: ⚠️ 이 정밀도에서 품질 저하가 뚜렷함 (벤치마크 평균 원본 대비 91.7%) — 품질이 중요하면 8비트(FP8·AWQ-8bit) 빌드 권장

요구사항

• 실행 엔진: vLLM 0.19.0 이상(이 구조를 지원하는 첫 버전), 이 빌드는 vLLM 0.32.0에서 실행 확인 (텍스트 — 위 벤치마크, 이미지 — 2026-11-02 그림 설명 점검)
• vLLM 0.32 설치 조건: Python 3.11~3.14, torch 2.13(CUDA 13.0 빌드, CUDA 13 지원 드라이버 필요), transformers 5.16.1 이상 5.20 미만, compressed-tensors 0.17.0 — transformers·compressed-tensors는 vLLM이 버전을 고정하므로 compressed-tensors를 따로 업그레이드하지 말 것 (이 체크포인트는 0.19.0으로 저장됐지만 0.17.0에서도 로드됨)
• GPU: NVIDIA Turing(sm75) 이상, V100(sm70) 미지원 — 가중치 전용 정수 형식이라 FP8·FP4 전용 텐서코어 불필요 (GPU별 지원 여부는 vLLM 0.32 커널 선택 코드 기준, 실제 실행은 B200에서만 확인)
• 메모리: 가중치 17.6 GB + KV 캐시(컨텍스트 길이 × 동시 요청 수에 비례) + 활성화·CUDA graph용 수 GB — GPU 한 장에 다 들어가지 않으면 --tensor-parallel-size N으로 분산
• Transformers로 직접 사용: 불가 — 5.22.1까지 로드되지 않음 확인 (전문가별 체크포인트 변환 규칙이 없어 전문가가 초기화되지 않음), vLLM 사용
• trust_remote_code: 불필요

사용법

• 서버 실행: vllm serve axteam/gemma-4-26B-A4B-it-AWQ-4bit
• Python: LLM(model="axteam/gemma-4-26B-A4B-it-AWQ-4bit").chat(...) — 전체 예시는 위 영어 본문 'Usage (vLLM)' 절 참고
• 권장 샘플링: temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=64 (Google 권장값)
• thinking 모드: 기본 꺼짐 — 켜려면 chat_template_kwargs={"enable_thinking": True} 전달(Python은 llm.chat() 인자, HTTP는 요청 본문의 "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": true}), 추론 과정을 답변과 분리해 받으려면 vllm serve에 --reasoning-parser gemma4 추가
• KV 캐시 절감(선택): vllm serve에 --kv-cache-dtype fp8 추가 — 기본 BF16인 KV 캐시를 FP8로 저장해 KV 캐시 메모리를 약 절반으로 줄임 (긴 컨텍스트·동시 요청이 많을 때 유리, 가중치 양자화와 별개인 실행 옵션)

라이선스

• 라이선스: Apache-2.0 (Gemma 4 라이선스 안내) — 원본 모델의 라이선스를 그대로 따름
• 권리: 원본 가중치·토크나이저·chat template은 Google DeepMind 소유, 이 리포는 양자화 파생물