Gemma 3 — lokalny model AI od Google
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Najpotężniejsza rodzina otwartych modeli Google. Gemma 3 zapewnia wyjątkowy stosunek jakości do VRAM — model 4B przewyższa wielu konkurentów 7B. Obsługuje modalności i okno kontekstowe 128k we wszystkich rozmiarach.
Warianty
Najmniejszy wariant Gemma 3 potrzebuje około 1 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 1B Instruct → 1B | ~1.4 GB | 32,000 | ollama run gemma3:1b | |
| Gemma 3 4B Instruct → 4B | ~3.2 GB | 128,000 | ollama run gemma3:4b | |
| Gemma 3 12B Instruct → 12B | ~8 GB | 128,000 | ollama run gemma3:12b | |
| Gemma 3 27B Instruct → 27B | ~17.1 GB | 128,000 | ollama run gemma3:27b |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić Gemma 3 lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
ollama run gemma3:1bWybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Weights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.
Dotyczy: Gemma 3 1B Instruct, Gemma 3 4B Instruct, Gemma 3 12B Instruct, Gemma 3 27B InstructPolecane GPU
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Gemma 3 lokalnie (min. 1 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).
Czy uruchomię Gemma 3 na moim GPU?
- Gemma 3 na AMD Radeon RX 7800 XT
- Gemma 3 na AMD Radeon RX 7900 XTX
- Gemma 3 na AMD Radeon RX 9060 XT 16GB
- Gemma 3 na AMD Radeon RX 9070
- Gemma 3 na AMD Radeon RX 9070 XT
- Gemma 3 na Apple M1
- Gemma 3 na Apple M1 Pro
- Gemma 3 na Apple M2 Pro
- Gemma 3 na Apple M3 Pro
- Gemma 3 na Apple M4
- Gemma 3 na Apple M5
- Gemma 3 na Intel Arc B570
- Gemma 3 na Intel Arc B580
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB)
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 3090
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 4070
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Super
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 4080
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 4080 Super
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 4090
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 5070
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 5080
- Gemma 3 na NVIDIA GeForce RTX 5090
Gemma 3 — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Gemma 3 need?
Gemma 3 needs about 1 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Gemma 3 1B Instruct (1 GB, Q4_K_M); Gemma 3 4B Instruct (3 GB, Q4_K_M); Gemma 3 12B Instruct (8 GB, Q4_K_M); Gemma 3 27B Instruct (17 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run Gemma 3 on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — Gemma 3 runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for Gemma 3?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Gemma 3 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run Gemma 3 with Ollama?
Install Ollama, then run: ollama run gemma3:1b. This downloads Gemma 3 and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.