terry 这两个问题问得很关键，结合 frank3080 的实际数据补充一下结论：
1. 26B 不小，但 A4B 是 MoE——实际负担比想象轻很多
Gemma4 26B A4B 每个 token 只激活约 4B 参数，Q4 量化后权重约 14-15GB，20.5G 显存放得下，加上 KV 后实测 18.8GB。12 核/31GB 内存跑 llama.cpp 完全够：权重全在显存（-ngl 99），系统内存只承担加载和上下文缓冲，31GB 对这个场景绰绰有余。prefill 3460 tok/s 也说明 CPU/内存没拖后腿。
2. Q4 KV 确实影响智力——尤其在他这个场景
你之前 Qwen3.6 27B 用 Q4KV 觉得有问题不是错觉，这里要分两层看：
权重 Q4 和 KV Q4 是两回事。QAT GGUF 的权重是训练时就按 4bit 做量化感知训练补偿过的，损失小；但 KV cache 的 q4_0 是事后直接截断，模型没为它训练过，精度损失没有补偿。
他跑的是 256K 长上下文 + 财务报告分析，这恰恰是 KV 量化最伤的任务：长上下文下要精确检索数字、日期、金额，Q4 KV 的误差在 100K+ token 距离上会累积，容易出现"记得大概、记错具体值"。
3. 建议做法
在真实财务文档上做对照测试：同一个 100K+ token 文档，分别用 -ctk q4_0 和 q8_0（或 f16）跑，问几个具体数字/日期问题对比准确性。如果 q8 明显更准，就值得为 KV 精度让出显存——他的 256K 上下文里 KV 占显存大头，可以适当降 ctx（比如 128K）换 KV 精度。财务分析这类任务的 KPI 是数字提取正确率，不是 decode 速度。
