gemma4:12bはollamaで動かない — 12GB GPUでllama.cpp実測52t/sの最短ルート

TL;DR: gemma4:12b が ollama で動かないのは上流バグであなたのせいではない。本家 llama.cpp の docker なら 12GB GPU でも実測 52t/s で今日動く（実コマンド掲載）。ただし日本語長文の品質は上流の安定化待ち。（2026-06-04 続報: ollama 0.30.4 正式版で再検証。公式配布は macOS 専用のままだが、テキストのみの回避策で ollama でも 52t/s を確認 → 続報節へ）（2026-06-05 続報: ollama 0.30.5 で全部直りました。公式タグ gemma4:12b が Linux にも配布開始・SIGFPE 修正・GGUF 再変換で日本語も正常。回避策は不要になりました → 詳細はBloggemma4:12bがollamaで直った — 0.30.5で3層バグ全解消を実測確認【回避策は不要に】gemma4:12bのSIGFPE、macOS専用配布、日本語崩れを同一環境で実測。ollama 0.30.5で何が直り、何を捨ててよいかを整理します。→と本記事の続報2節へ）

関連記事としては BlogOllama導入の罠と解決手順——GPU認識・日本語チャットまでの全記録と結論RTX 4070 Ti搭載の自宅サーバーにOllamaをSSHでセットアップした実録。非対話環境でのインストール罠、バイナリ直接DL、systemdサービス化、qwen2.5:7bでの日本語チャットまで。→ もあわせて読むと、今回の論点とのつながりを把握しやすくなります。

先に結論を書きます。gemma4:12b は 2026-06-04 時点で ollama では動きません。これはあなたの環境のせいではないです。

一方で、本家 llama.cpp の docker 経由なら 12GB GPU でも実際に動き、私の環境では 52t/s まで出ました。 ただし、日本語長文の品質はまだ安定化待ちです。ここは期待を上げすぎない方がいいです。

この記事では、ollama の上流バグを切り分けたうえで、今日動かすための最短ルートをそのまま共有します。

ollama の復旧を前提にした回避策探しや、日本語品質を過大評価したおすすめはしません。検証した範囲だけを書きます。

2026-06-04 時点の実測では、gemma4:12b は ollama で以下のどちらかに当たります。

1. 安定版 v0.30.3 では pull が 412 に落ちる
2. 0.30.4-rc0 / rc1 では pull 後に generate で SIGFPE

RunPod の RTX A4000 で 4 回実走して確認しました。量子化やフラグをいじっても直りません。これは自分の環境の問題ではなく、上流コード側のバグとして扱うのが妥当です。

だから、いま必要なのは「ollama を頑張ること」ではなく、別のランタイムに逃がして今日使える状態を作ることです。

gemma4:12b の最短ルート: ollama は上流バグで外れ、llama.cpp なら今日動く

ランタイム対応マップ（2026-06-05 更新）

★実測 = 本記事で実際に検証した行です。それ以外は 2026-06-04 時点の公式情報・コミュニティ報告ベースなので、最新状況は各プロジェクトのリリースノートをご確認ください。

この記事で扱うのは、NVIDIA GPU で最も手軽に動く llama.cpp 経路です。

使うのは本家の docker イメージです。

• イメージ: ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda
• モデル: -hf ggml-org/gemma-4-12B-it-GGUF:Q4_K_M
• 重要な回避策: --no-mmproj

Q4_K_M は 7.4GB なので、16GB はもちろん、12GB GPU にも収まります。 私の実測では VRAM 9.0GB / 12GB でした。カタログ値より少し地味ですが、実際にはこの「地味に収まる」が大事です。

実行コマンド

docker run --gpus all --rm -it \
  -p 8080:8080 \
  ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda \
  -hf ggml-org/gemma-4-12B-it-GGUF:Q4_K_M \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8080 \
  --no-mmproj \
  --ctx-size 8192 \
  --reasoning-budget 0 \
  --repeat-penalty 1.1 \
  --repeat-last-n 64

このコマンドの意味

• -hf ... : Hugging Face からモデルを取得します
• --no-mmproj : vision projector を読ませないための回避策です
• --ctx-size 8192 : コンテキストを抑えて KVキャッシュの膨張を防ぎます。これを外すと 12GB に収まらない可能性があります（実測 VRAM 9.0GB はこの設定での値です）
• --reasoning-budget 0 : 思考出力に流れて本文が空になる事故を避けます
• --repeat-penalty 1.1 / --repeat-last-n 64 : 日本語長文の無限ループ対策です

gemma4 はテキストだけのモデルとして扱うなら、vision 機能を無効化した方がむしろ安定します。

ここを外すと、導入したのに server が落ちる、あるいは 502 が延々出る、というやや嫌な流れになります。導入直後は「壊れている」のではなく、まだモデルをダウンロード中というケースも多いので、そこも切り分けが必要です。

gemma4 の vision projector は gemma4uv 形式ですが、2026-06-04 時点では llama.cpp 側が未対応です。

何が起きるかというと、-hf が自動で落としてきた mmproj を読み込む段階で、こうなります。

unknown projector type: gemma4uv

そのまま server が終了し、フロント側では 502 が続きます。

回避策

テキスト用途なら mmproj を読ませないことです。

--no-mmproj

これだけでいいです。vision を使いたい人には少し残念ですが、現時点ではそこを欲張ると先に進めません。

llama.cpp の -hf は、モデルのダウンロードが先、listen が後です。

つまり、起動してすぐに 502 が返ってきても、必ずしも壊れているわけではありません。モデル本体が 8GB 前後あるので、初回は普通に時間がかかります。

ollama だと「pull が終わってから動く」感覚が強いので、ここで fail-fast に判断すると、少し誤診しやすいです。

確認ポイント

• docker logs に download の進行が出ているか
• curl http://localhost:8080/v1/models が後で通るか
• しばらく待っても unknown projector type が出ていないか

実機で触っていて、ここで手が止まりました。少なくとも私の環境では、repeat-penalty を外すと、長文日本語で無限ループが出ました。

具体的には、意 意 意... のような反復が伸びて、8000 トークン級まで暴走する実例を観測しています。

直し方

--repeat-penalty 1.1 --repeat-last-n 64

これを入れると、対照実験で同じ 2 問が 799 / 1036 トークンで正常終了しました。

ollama は既定でこのあたりが効いているので、普段 ollama で触っている人ほど気づきにくい差分です。

gemma4 は思考モデルです。なので、出力が reasoning_content 側に流れることがあります。

max_tokens が小さいと、本文が空っぽに見えることもあります。これ、初見だとかなり嫌です。

回避策

瞬時回答が欲しいなら、reasoning を切ります。

--reasoning-budget 0

また、/completion ではなく /v1/chat/completions を使ってください。raw 系のエンドポイントだとチャットテンプレートが効かず、出力が崩れやすいです。

速度はかなり良かったです。

• RunPod RTX A4000 16GB: 44.77 tokens/s（100% GPU）
• 自宅 RTX 4070 Ti 12GB: 52.4 tokens/s

この数字は、いつも使っている予測式でも筋が通っています。

生成速度(tokens/s) ≒ GPUメモリ帯域(GB/s) ÷ モデルサイズ(GB) × 効率(0.6〜0.85)

A4000（帯域 448GB/s）なら理論値は 448 ÷ 7.4 ≒ 60 tokens/s。実測 44.77 は効率75%でほぼ式どおりです。LLM の文章生成はメモリ帯域律速なので、モデルが VRAM に収まってさえいれば素直にこの式に乗ります。12B 級は 12GB でも体感即時です。

ちなみにこの式と「VRAM にあふれた瞬間の崖」については、BlogRunPodでGPUを時給39円で借りて実測 — 安い16GBが7.5倍割高だった結論RunPodでgemma3:27bを16GBと24GBで実測。借りるのは簡単でも、安いGPUが得とは限らない理由を数字で整理します。→で詳しく検証しています。

ここは大げさに言うより、「普通に速い」と受け取る方が実態に近いです。

品質評価も一応しました。

• 173/240
• 72.1%
• ランクB

内訳を見ると、論理 52/60、コード 52/60 はかなり良いです。なので、モデルの地力が低いわけではないです。

一方で、日本語長文では

• 分かち書きの崩れ
• 固有名詞の崩れ
• 例: 「松尾芭蕉」が「松尾芭人」になる

といった、日常運用では気になる揺れが残りました。

ここは day-one ビルドの成熟度の問題 と見るのが自然です。モデルの知能そのものを否定する材料ではありません。

公開直後に ollama 0.30.4 正式版が出たので、自宅の RTX 4070 Ti 12GB で即日再検証しました。結論から言うと、「そのまま」はまだ動きません。ただし回避策なら動いて、52.25t/s 出ました。

動かない原因は 1 つではなく、3 層に分かれていました。

「動かない」の正体は1つではない: 配布・ランタイム・モデルの3層で別々の問題

回避策: テキスト blob だけの Modelfile を作る

mmproj を読ませなければ動きます。pull 済みのテキスト用 GGUF blob だけを FROM に指定したモデルを作ってください。

ollama pull hf.co/ggml-org/gemma-4-12B-it-GGUF:Q4_K_M
# ↑ この時点で generate はまだ SIGFPE で落ちるが、blob のダウンロードは完了している

# テキスト blob のパスを確認（一番大きい 7.4GB のファイルがそれ）
ls -lhS ~/.ollama/models/blobs | head -3

echo 'FROM /home/<ユーザー名>/.ollama/models/blobs/<7.4GBのblob名>' > Modelfile
ollama create gemma4-12b-text -f Modelfile

blob はハッシュで再利用されるので、追加のディスク消費はほぼゼロです。これで ollama run gemma4-12b-text が普通に動きます。思考出力で本文が空に見えるときは、API なら "think": false を付けてください。

実測: 52.25t/s・100% GPU

• RTX 4070 Ti 12GB: 52.25 tokens/s（VRAM 8.0GB・100% GPU）
• 同じ GPU での llama.cpp 実測が 52.4t/s なので、ランタイム間の速度差は実質ゼロでした

ただし日本語崩れは直っていない

ここが残念なところです。temperature 0 で「日本の四季について説明して」と聞くと、「三千島」という存在しない固有名詞の説明が返ってきました（/api/generate と /api/chat の両方で同一出力）。

ただ、これで切り分けは一歩進みました。同じ GGUF を別ビルドのランタイムに載せても、崩れ方が同じ。つまり崩れの原因はランタイムではなく、GGUF 変換物そのものです。上流で GGUF が再変換されるまで、日本語の常用は待ちです。

前日の3層切り分けから半日で、上流が一気に動きました。3層すべてに修正が入っています。

実測は 52.2〜52.7t/s・VRAM 8.1GB・100% GPU。回避策版と同速＝移行コストなしです。

# 0.30.5 以降はこれだけで動きます
ollama pull gemma4:12b
curl localhost:11434/api/chat -d '{"model":"gemma4:12b","messages":[{"role":"user","content":"こんにちは"}],"think":false,"stream":false}'

残る注意は1点だけ。gemma4 は思考モデルなので、think: false を付けないと応答が空に見えます（出力が thinking 側へ流れるため）。

上の回避策（テキスト blob Modelfile）と llama.cpp 迂回の手順は、0.30.4 以前を使い続ける場合の参考として残します。

2026-06-05 時点では、こう考えるのがいちばん実務的です。

• ふつうに使いたい → ollama 0.30.5 ＋ 公式タグ gemma4:12b で OK（think:false だけ忘れずに）
• コード・英語・日本語とも → 実用圏に入りました（同一質問の temp0 比較で日本語修復を確認済み）
• 0.30.4 以前から更新できない事情がある → テキストのみ Modelfile の回避策（上の続報節）で
• 軽さ優先・省VRAM → gemma4:e4b も引き続き良い選択（BlogGemma 4 E2B vs E4B：24問実測で見えた速度5倍差の使い分け基準Gemma 4 E2B（2B）とE4B（4B）を24問実測比較。スコア差9%・速度差5倍の実態と、VRAM 4GBで動く省電力LLMとして選ぶべき条件を整理。→）

念のため添えると、これは「12b が e4b より劣る」という話ではありません。計測経路が違ううえ（e4b は ollama・12b は出たての llama.cpp ビルド）、12b の失点の大半は day-one ビルドの文字崩れです。地力は 12b が上、今日の安定は e4b という時点付きの使い分けです。

ollama 正式版（0.30.4）での再挑戦は、上の続報節に書いたとおりです。あとは tokenizer まわり＝GGUF の再変換が上流で入れば、状況は一気に変わるはずです。

読者が次にやることは、だいたいこの 3 つです。

1. ollama 側で詰まっているなら、環境切り分けをやめて上流バグとして扱う
2. llama.cpp の docker で 12GB GPU に載るか試す
3. 日本語品質はその場で判断し、常用するかは保留する

もしチーム内で共有するなら、

• ollama では現時点で SIGFPE / 412 で止まる
• llama.cpp の docker なら 12GB でも動く
• ただし日本語長文の安定運用はまだ待ち

この 3 行で十分です。盛らない方が後で揉めません。

起動後、最低限ここまで確認してください。

curl http://localhost:8080/v1/models

応答が返れば、次に chat API を叩きます。

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemma-4-12B-it-GGUF:Q4_K_M",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "日本語で一文だけ返して"}
    ],
    "max_tokens": 64
  }'

ここで短い日本語が返れば、最低限の導入は成功です。

gemma4:12b は、2026-06-04 時点では ollama で動きません。これはあなたのせいではありません。

本家 llama.cpp の docker 経由なら、12GB GPU でも実測 52t/s で動きます。 ただし、日本語長文の品質はまだ安定化待ちです。

今は「ollama を直す」より「今日使える経路へ逃がす」が正解です。正式版対応が来たら、そこでまた戻せばいい。実際、0.30.4 正式版は出た当日に再検証しました（結果は続報節へ）。次は GGUF の再変換待ちです。

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