Google12B~8 GB VRAM przy Q4_K_M

Gemma 3 12B Instruct — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:

The sweet spot of the Gemma 3 family. Rivals Llama 3.3 70B in many tasks while fitting comfortably in 8GB VRAM. Exceptional for creative writing and coding.

Gemma 3 12B Instruct potrzebuje około 8 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika88
Kreatywność92
Kod85

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.

Kwant.VRAMSzybkość (szac.)Dopasowanie
Q2_K
2.63 bpw
5.8 GB~118 tok/sMieści się
Q3_K_M
3.41 bpw
7 GB~100 tok/sMieści się
Q4_K_M
4.83 bpw
9.1 GB~78 tok/sMieści się
Q5_K_M
5.67 bpw
10.3 GB~69 tok/sMieści się
Q6_K
6.56 bpw
11.7 GB~61 tok/sMieści się
Q8_0
8.50 bpw
14.6 GB~50 tok/sMieści się
F16
16.00 bpw
25.8 GB~4 tok/sCzęściowo w RAM

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Gemma 3 12B Instruct →

Uruchom Gemma 3 12B Instruct

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Gemma 3 12B Instruct, to Intel Arc B570 (10 GB).

Kup ten sprzęt Intel Arc B570 10GB — 10 GB VRAM · 150 W board powerUruchom w chmurze RTX 4090 w RunPod — od $0.34/godz. · stawka sprawdzona 2026-07

lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.
Intel Arc B570 10GB
10 GB VRAM · 150 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Jak uruchomić Gemma 3 12B Instruct

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

ollama run gemma3:12b
Wagi na Hugging Face: google/gemma-3-12b-it ↗

Specyfikacja

Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.

Parametry
12 Billion
Okno kontekstu
128,000
Architektura
Dense
Dostawca
Google
Licencja
Gemma Terms
Practical deployment
Laptop
Określono przy
Q4_K_M
RAM systemowy
16 GB
Rekord zaktualizowany
2025-03-12
LicencjaGemma TermsUżycie komercyjne dozwolone

Weights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.

Jakość i zastosowania

Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.

Najlepszy dochatcreativecodingbalanced

Czy uruchomię Gemma 3 12B Instruct na moim GPU?

Inne rozmiary Gemma 3

Gemma 3 12B Instruct — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does Gemma 3 12B Instruct need?

About 8 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.

Does Gemma 3 12B Instruct run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. Gemma 3 12B Instruct needs about 8 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 78 tokens/sec.

How do I run Gemma 3 12B Instruct locally?

Install Ollama and run `ollama run gemma3:12b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does Gemma 3 come in?

Gemma 3 1B Instruct (1 GB), Gemma 3 4B Instruct (3 GB), Gemma 3 12B Instruct (8 GB), Gemma 3 27B Instruct (17 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.