Vote na Free Arena

Todos os modelos › google

gemma-3-12b-it

google · licença a aceitar · lançado em 1 mar. 2025

Chat do laboratório Download Sem votos na Arena
Pontuação Arena—Ainda sem votos na Arena
Tamanho12.2 Bparâmetros
Download de 4 bits7.4 GBsó os pesos, Q4_K_M
Contexto máximo128Ktokens, segundo a configuração do modelo

Onde usar de graça

Ainda sem votos na Arena

A Arena ainda não votou neste modelo. Ele aparece aqui por ser um modelo pequeno popular na página oficial do laboratório no Hugging Face (352K downloads por mês).

Velocidade em hardware popular

HardwareMemória da GPUCabe?Velocidade
RTX 3060 12 GB12 GBCabe na GPU28 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBCabe na GPU22 tok/s
RTX 309024 GBCabe na GPU69 tok/s
RTX 409024 GBCabe na GPU74 tok/s
RTX 509032 GBCabe na GPU124 tok/s
RX 7900 XTX24 GBCabe na GPU70 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe na GPU67 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe na GPU63 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe na GPU37 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe na GPU20 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe na GPU173 tok/s

Estimativa com 4 bits e contexto de 32K, com 64 GB de DDR5 para offload. Velocidade ≈ largura de banda da memória × 78% ÷ dados lidos por token, mais um custo fixo por token, calibrada em 44 testes reais com llama.cpp; erro típico de cerca de ±10%. Compare todas as GPUs.

Memória de GPU necessária

NívelContexto de 8KContexto de 32KContexto de 128KQualidade vs. completo
Q3_K_M7.6 GB9.2 GB16 GB+9.4% perda perceptível
Q4_K_M8.9 GB10 GB17 GB+2.5% perda pequena
Q5_K_M10 GB12 GB18 GB+0.8% perda muito pequena
Q6_K11 GB13 GB20 GB+0.3% quase sem perda
Q8_014 GB16 GB22 GB≈ 0% igual ao completo
F1626 GB27 GB34 GB≈ 0% igual ao completo

Pesos + cache de contexto (a partir da arquitetura do modelo) + runtime. Qualidade: aumento em perplexity em relação ao modelo completo, com base em testes com llama.cpp, ajustado pelo tamanho do modelo. Simule a sua configuração.

Compartilhe esta página:XLinkedInRedditWhatsApp

Pressione / ou Ctrl+K para pesquisar de qualquer página.