gemma-4-31B · NVFP4 (W4A4, FP4)

4-bit quantization of google/gemma-4-31B (commit 5bbc2fb), produced for efficient vLLM serving. Quantized by axteam.

Quantization details

• Scheme — W4A4 — FP4 (E2M1) weights group 16 (FP8 E4M3 scale + per-tensor FP32 global scale), FP4 activations, stored as compressed-tensors nvfp4-pack-quantized.
• Kept in BF16 — vision tower, vision projection, token embeddings (tied with lm_head), and all norms. These stay unquantized to preserve quality — about 6% of all parameters in this build.
• Tokenizer / processor_config / generation_config are byte-identical to the original. This is a base (pre-trained) model with no chat template — use plain text completion, not chat. 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.

Evaluation (measured)

Perplexity was measured against the BF16 original on public text — the WikiText-2 test set (English) and a Korean Wikipedia sample, 2,048-token chunks. 8-bit builds (AWQ INT8, FP8) stayed within 0.5% of BF16; 4-bit builds (AWQ INT4, NVFP4) were 2.0–6.6% higher (range across both base models and both 4-bit formats). Next-token top-1 agreement was not measured for the base models.

Requirements

Usage (vLLM)

vllm serve axteam/gemma-4-31B-NVFP4

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="axteam/gemma-4-31B-NVFP4")
params = SamplingParams(temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=64, max_tokens=1024)
out = llm.generate("The three primary colors are", params)
print(out[0].outputs[0].text)

Recommended sampling (per Google): temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=64. Full speed needs Blackwell FP4 tensor cores (e.g. B200, RTX PRO 6000); older GPUs run it through slower fallback kernels.

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-4-31B-NVFP4 --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 and tokenizer belong to Google DeepMind.

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한국어 요약

google/gemma-4-31B의 NVFP4 (W4A4) 양자화 빌드 · 제작 axteam

개요

양자화 상세

• 가중치: FP4(E2M1), 그룹 크기 16 (그룹별 FP8(E4M3) 스케일 + 텐서별 FP32 전역 스케일)
• 활성화: 실행 시 FP4 (Blackwell FP4 텐서코어에서 가속)
• 양자화 절차: PTQ(학습 후 양자화, 재학습 없음), AWQ 방식 — 보정 데이터로 활성화가 큰 가중치 채널을 찾아 채널별 스케일로 보호한 뒤 FP4로 반올림
• BF16 유지: 비전 타워, 비전 투영층, 토큰 임베딩(LM 헤드와 공유), 모든 정규화층 — 전체 파라미터의 약 6%
• 원본 파일: 토크나이저·processor·generation config를 바이트 단위로 그대로 사용(사전학습 모델이라 chat template은 없음), config.json은 원본에 quantization_config 블록만 추가

품질 (실측)

• 공개 텍스트 PPL: WikiText-2(영어)·한국어 위키 표본, 2,048토큰 단위 — 8비트(AWQ INT8·FP8)는 원본 대비 0.5% 이내, 4비트(AWQ INT4·NVFP4)는 2.0~6.6% 상승 (두 base 모델·두 4비트 형식을 합친 범위, top-1은 미측정)
• 벤치마크 평균: 76.79 (원본 78.71, 97.6%) — 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 65.22 (원본 67.35, 96.8%) · HAE-RAE 80.29 (원본 82.31, 97.6%)
• 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

요구사항

• 실행 엔진: vLLM 0.19.0 이상(이 구조를 지원하는 첫 버전), 이 빌드는 vLLM 0.32.0에서 실행 확인 (텍스트 입력만 — 위 벤치마크, 이미지 입력은 끄고 측정, 이 빌드의 이미지 입력은 실행 미확인)
• 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: Blackwell(B200·GB200 sm100, B300 sm103, RTX 50xx·RTX PRO 6000 sm120)에서 FP4(W4A4) 연산 가속, V100(sm70) 미지원 — TuringHopper(sm7590)는 가중치 전용 FP4로 자동 전환되어 속도 저하, vLLM 경고 출력 (GPU별 지원 여부는 vLLM 0.32 커널 선택 코드 기준, 실제 실행은 B200에서만 확인)
• 메모리: 가중치 20.4 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: transformers 5.5.0 이상 (5.5.2 이상 권장) — 이 모델은 Transformers로 직접 실행해 보지 않음
• trust_remote_code: 불필요

사용법

• 서버 실행: vllm serve axteam/gemma-4-31B-NVFP4
• Python: LLM(model="axteam/gemma-4-31B-NVFP4").generate(...) — 사전학습 모델이라 대화가 아닌 텍스트 이어쓰기
• 권장 샘플링: temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=64 (Google 권장값)
• 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·토크나이저는 Google DeepMind 소유, 이 리포는 양자화 파생물