Gemma 3 12B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Google DeepMind 12B parametry March 2025

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

509 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 19.8 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

282 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Gemma 3 12B?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

509 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
282 tok/s 240–339	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
282 tok/s 240–339	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
225 tok/s 135–361 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
225 tok/s 135–361 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
180 tok/s 108–289 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
173 tok/s 147–207	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
173 tok/s 147–207	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
165 tok/s 99–264 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
147 tok/s 88–235 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
147 tok/s 88–235 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
147 tok/s 88–235 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
142 tok/s 121–170	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q3_K_M	Těsný
139 tok/s 118–167	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
127 tok/s 108–153	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q4_K_M	Těsný
119 tok/s 101–142	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
119 tok/s 101–142	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
119 tok/s 101–142	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
119 tok/s 101–142	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
119 tok/s 101–142	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
90.3 tok/s 54–144 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
90.3 tok/s 54–144 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
75.3 tok/s 45–120 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
73.6 tok/s 44–118 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný
73.1 tok/s 62–88	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	6.6 GB	Q3_K_M	Těsný
72.0 tok/s 61–86	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	13.6 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Google DeepMind
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 12 March 2025
Autoři: Core contributors: Aishwarya Kamath, Johan Ferret, Shreya Pathak, Nino Vieillard, Ramona Merhej, Sarah Perrin, Tatiana Matejovicova, Alexandre Ramé, Morgane Rivière, Louis Rouillard, Thomas Mesnard, Geoffrey Cideron, Jean-bastien Grill, Sabela Ramos, Edouard Yvinec, Michelle Casbon, Etienne Pot, Ivo Penchev, Gaël Liu, Francesco Visin, Kathleen Kenealy, Lucas Beyer, Xiaohai Zhai, Anton Tsitsulin, R…

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language, Vision, Multimodal
Úkol: Language modeling/generation, Question answering, Translation, Chat, Quantitative reasoning, Visual question answering, Code generation
Základní model: SigLIP 400M

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 12B
Výcviková data: 12,000,000,000,000 tokens

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 8.6 × 10²³ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: Google TPU v4
Používané čipy: 6,144
Příkon: 4.1 MW

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (restricted use)
Tréninkový kód: Unreleased
Hugging Face: google

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Pravděpodobně nad 10²³ FLOP: Yes
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Gemma 3 Technical Report
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Gemma 3 12B

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Gemma 3 12B

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Xeon Phi 5110P

Potřeba paměti

6.6 GB

Nejrychlejší

282 tok/s

Gemma 3 12B dosahuje počtu parametrů 12B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 509.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 19.8 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 282 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Gemma 3 12B byl zveřejněn Google DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během March 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, Vision, Multimodal, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Translation, Chat, Quantitative reasoning, Visual question answering, Code generation.

Staví na SigLIP 400M. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou. Na Hugging Face je publikováno pod organizací google.

Co rozhoduje o rychlosti

Mediánový výsledek je kolem 21.2 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 455 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Protože je architektura zaznamenaná, sloupec paměti je odvozen spíše než odhadován.

Jak bylo trénováno

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 8.6 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 12,000,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Gemma 3 12B

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout Gemma 3 12B, potřebující kolem 6.6 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro Gemma 3 12B.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Třídit podle rychlosti

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Gemma 3 12B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 282 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Gemma 3 12B. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Gemma 3 12B.

Odpovědi

Gemma 3 12B — běžné otázky

Gemma 3 12B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 2.6 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Gemma 3 12B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 509. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Gemma 3 12B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Gemma 3 12B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 240–339 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Gemma 3 12B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 6.6 GB, a produkuje přibližně 19.8 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 509.

Gemma 3 12B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 282 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 455.

Gemma 3 12B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 6.6 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Gemma 3 12B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q3_K_M, používající přibližně 6.6 GB a generováním zhruba 142 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Gemma 3 12B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q5_K_M, používající přibližně 9.4 GB a generováním zhruba 57.5 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Gemma 3 12B— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 13.6 GB a generováním zhruba 39.9 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Gemma 3 12B— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 13.6 GB a generováním zhruba 47.3 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Gemma 3 12B— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Gemma 3 12B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 12B. Vision Encoder: 417M Embedding Parameters: 1,012M Non-embedding Parameters: 10,759M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Gemma 3 12B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Google DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

Gemma 3 12B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v March 2025.

Gemma 3 12B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, Vision, Multimodal, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Translation, Chat, Quantitative reasoning, Visual question answering, Code generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

Gemma 3 12B— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací google. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

Gemma 3 12B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 8.6 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v4. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely