FreeLLMTutti i modelli › google
gemma-3n-E2B-it
google · licenza da accettare · uscito il 12 giu 2025
Dove usarlo gratis
- La chat del laboratorio: aistudio.google.com (gratis con limiti giornalieri)
- Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio (prima accetti la licenza su Hugging Face)
Ancora nessun voto su Arena
Arena non ha votato questo modello. È in elenco perché è un modello piccolo molto diffuso nella pagina Hugging Face ufficiale del suo laboratorio (115K download al mese).
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Entra nella GPU | 71 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Entra nella GPU | 57 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Entra nella GPU | 165 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Entra nella GPU | 175 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Entra nella GPU | 274 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Entra nella GPU | 168 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Entra nella GPU | 160 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Entra nella GPU | 151 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 82 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 51 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 342 tok/s |
Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.
Memoria GPU necessaria
| Livello | Contesto da 8K | Contesto da 32K | Qualità rispetto al modello completo |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 3.4 GB | 3.7 GB | +10.5% perdita evidente |
| Q4_K_M | 4.0 GB | 4.3 GB | +2.8% piccola perdita |
| Q5_K_M | 4.6 GB | 4.9 GB | +0.9% perdita minima |
| Q6_K | 5.2 GB | 5.5 GB | +0.3% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 6.5 GB | 6.8 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 12 GB | 12 GB | ≈ 0% uguale al completo |
Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.
Condividi questa pagina:XLinkedInRedditWhatsApp
Hai visto un numero sbagliato o un link rotto? Segnala un errore