該選 26B A4B 還是 31B？
依照 model card 和手上的硬體來決定。26B A4B 只有部分參數會啟用，執行時可能比較省資源；31B 通常需要更多記憶體。兩者架構不同，不要只看數字比較。
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Gemma 4 × SillyTavern
在 SillyTavern 設定 Gemma 4
想用 Gemma 4 進行角色聊天？先分清官方模型名稱和社群量化檔案。接著依序檢查後端、chat template、tokenizer 和 thinking 標記。這份指南整理了一條能實際完成設定的路徑，也提供一個不必先處理本地部署的瀏覽器方案。
在 Google DeepMind 核對模型名稱 ↗
先確認模型
Gemma 4 是一個模型家族，不是一份 SillyTavern 預設
Google 列出 E2B、E4B、12B、26B A4B 和 31B。26B A4B 是混合專家模型，31B 是 dense 模型。Q4 和 Q6 是量化版本，不是新的官方模型名稱。
本地、供應商還是 API
Ollama、LM Studio、KoboldCpp 和 llama.cpp server 處理模板與上下文的方式不同。OpenRouter 等 API 可能比較省事，但模型 ID 和 alias 要以供應商清單為準。
角色扮演也是設定測試
角色是否一致，除了 checkpoint，也取決於角色卡、system prompt、sampler 和上下文上限。社群有人用 DRY 和預設來減少重複，但那只是起點，不是官方預設值。
SillyTavern 路徑
照這個順序連接，出錯比較好找
一次只改一層。這樣遇到不理想的回覆時，才知道問題出在哪裡，不會變成每個設定都在猜。
- 01
1. 先確認端點
選擇符合後端的連接器，確認清單中有正確的 Gemma 4 checkpoint。使用供應商服務時，直接複製它的 model slug，不要憑記憶輸入 alias。
- 02
2. 選擇 Chat Completions
如果 API 或本地伺服器支援，先使用 Chat Completions。Text Completion 也可能可用，但需要自己處理更多模板細節，較容易漏掉過時格式。
- 03
3. 對齊 tokenizer 與模板
使用後端提供的 Gemma 4 或 Gemini tokenizer/template。較舊的 Gemma 模板可能會把 header 和 thinking 標記放在錯誤的位置。
- 04
4. 加入角色卡和預設
先載入角色卡，再加入簡潔的 system prompt。社群預設一次測試一份，保留作者的原始檔案，並記下自己做過的變更。
FF、Moonlight 等名稱來自社群討論，不是 Google 的預設值，本頁也不轉載它們的檔案。
回覆看起來不對時
只修出問題的那一層
thinking 文字沒有被解析
先檢查模型模板、tokenizer 和 thinking 設定。Reddit 上有人建議在 system prompt 前加入 <|think|> 標記，但這取決於後端；格式不符時，反而可能直接顯示原始 token。
有時會思考，有時不會
供應商可能和本地版本用不同方式呈現 reasoning。不要直接強塞標記。用同一個簡短請求比較開啟和關閉 thinking 的結果，再查看供應商或 model card 的說明。
角色不斷重複或逐漸跑偏
先減少上下文中的雜訊，再調整溫度。刪掉重複的角色卡內容，確認上下文上限，然後再試社群 sampler 或 DRY 設定。Reddit 使用者常提到 Temperature 1.0、Top-K 64 和 Top-P 0.95，但把它們當成實驗起點就好。
瀏覽器路徑
讓角色頁保持開啟，在旁邊直接提問
Tabbit 不取代 SillyTavern 的角色卡或 lorebook。它處理的是另一種需求：一邊閱讀即時 wiki、文件或參考頁，一邊和瀏覽器中目前可用的模型聊天。
- 1
安裝 Tabbit
下載適用於 macOS 或 Windows 的 Chromium 核心瀏覽器。走這條路徑不需要本地模型檔案，也不需要 SillyTavern 伺服器。
- 2
選擇清單中實際顯示的模型
安裝後開啟模型選擇器，選擇當下確實顯示的模型，例如 GPT-5.4、GPT-5.2-Chat 或 Gemini-3-Flash。模型供應情況可能改變，所以選擇器才是準確依據。
- 3
參考目前開啟的頁面
把角色 wiki 或設定文件留在分頁中。使用 @ 參考頁面、螢幕截圖或檔案，再請模型整理設定、記錄場景或提出另一個版本。
選對工具
SillyTavern 還是 Tabbit？
按照你卡住的地方選擇。瀏覽器捷徑不是角色卡管理器，本地前端也不會自動讓模型變得更好。
| SillyTavern | Tabbit | |
|---|---|---|
| 角色卡和 lorebook | 內建 | 保持來源頁面開啟 |
| 本地 Gemma 4 checkpoint | 自行準備後端 | 使用選擇器中的模型 |
| 模板和 sampler 控制 | 可細緻調整 | 由選定的模型管理 |
| 頁面上下文 | 貼上內容或使用擴充功能 | @ 目前分頁或檔案 |
| 第一個可用回覆 | 安裝 + 端點 + 預設 | 安裝 + 選擇清單中的模型 |
參考目前開啟的頁面
把角色 wiki 或設定文件留在分頁中。使用 @ 參考頁面、螢幕截圖或檔案，再請模型整理設定、記錄場景或提出另一個版本。
頁面上下文
@ 目前分頁或檔案
常見問題
Gemma 4 和 SillyTavern，直接回答
Gemma 4 26B 和 31B 是同一個模型嗎？+
不是。Google 將 26B A4B 描述為混合專家模型，31B 則是 dense 模型。請依照 model card 和手上的硬體選擇。
Gemma 4 應該下載哪種量化版本？+
沒有適合所有人的固定答案。根據可用記憶體、上下文需求和發布者的 model card，在 Q4、Q5、Q6 中選擇。量化檔案不是新的官方 Gemma 名稱。
為什麼 thinking token 會直接顯示成文字？+
tokenizer、模板、後端或供應商可能對格式的處理方式不同。先核對這些項目，再加入 <|think|> 等標記；標記放在錯誤的模板中，可能讓輸出更混亂。
Tabbit 可以執行 Gemma 4 嗎？+
不要預設可以。安裝後打開 Tabbit 目前的模型選擇器，只使用實際列出的模型。本頁截圖沒有顯示 Gemma 4。
Tabbit 可以取代 SillyTavern 嗎？+
不能。角色卡、lorebook 和細緻的預設控制仍適合在 SillyTavern 使用。Tabbit 適合在網頁和檔案旁邊聊天。
別再修錯層
如果要在本地使用 Gemma 4，請依照 model card 檢查模板鏈。如果想立即對著角色 wiki 得到回覆，安裝 Tabbit，再從目前的模型選擇器中選一個可用模型。
支援 macOS 和 Windows。模型清單可能會變動。