Gemma 3 4B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Google DeepMind 4B 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

818 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla C1080

4 GB · Q4_K_M · 21.3 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

847 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Gemma 3 4B?

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.

818 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
847 tok/s 720–1,016	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
847 tok/s 720–1,016	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
676 tok/s 406–1,082 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
676 tok/s 406–1,082 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
541 tok/s 325–866 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
518 tok/s 440–621	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
518 tok/s 440–621	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
496 tok/s 297–793 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
440 tok/s 264–704 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
440 tok/s 264–704 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
440 tok/s 264–704 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
417 tok/s 355–501	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
356 tok/s 302–427	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
356 tok/s 302–427	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
356 tok/s 302–427	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
356 tok/s 302–427	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
356 tok/s 302–427	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
271 tok/s 163–433 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
271 tok/s 163–433 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
226 tok/s 135–361 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
221 tok/s 133–353 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
216 tok/s 184–259	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
216 tok/s 184–259	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
216 tok/s 184–259	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.0 GB	Q8_0	Pohodlný
216 tok/s 184–259	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.0 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: 4B
Výcviková data: 4,000,000,000,000 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: 9.6 × 10²² 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 v5e
Používané čipy: 2,048
Příkon: 904.3 kW

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 4B

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 4B

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

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

3.2 GB

Nejrychlejší

847 tok/s

Gemma 3 4B dosahuje počtu parametrů 4B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q4_K_M a vyrábějí kolem 21.3 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 847 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

Gemma 3 4B 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.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, SigLIP 400M. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací google.

Porozumění rychlostem

Mediánový výsledek je kolem 31.3 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 779 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

Jeho rozložení pozornosti je v naší databázi, takže hodnoty VRAM jsou vypočítány přesně místo přibližně.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trenovací běh spotřeboval asi 9.6 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v5e. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 4,000,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Gemma 3 4B

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

01

Začněte od sloupce paměti

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout Gemma 3 4B, potřebující kolem 3.2 GB při kompresi Q4_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. Gemma 3 4B.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., dosahující komprese Q4_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

Srovnejte TPS, ne specifikace

Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro Gemma 3 4B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 847 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 4B. 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

Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. Gemma 3 4B.

Odpovědi

Gemma 3 4B — běžné otázky

Gemma 3 4B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 5.0 GB a generováním zhruba 158 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Gemma 3 4B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 5.0 GB a generováním zhruba 96.6 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Gemma 3 4B— 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 5.0 GB a generováním zhruba 120 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Gemma 3 4B— 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 5.0 GB a generováním zhruba 142 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Gemma 3 4B— 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 4B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 4B. Vision Encoder: 417M Embedding Parameters: 675M Non-embedding Parameters: 3,209M. 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 4B— Kdo to vytvořil?

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

Gemma 3 4B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v March 2025.

Gemma 3 4B— 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. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

Gemma 3 4B— 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 4B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 9.6 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v5e. 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.

Gemma 3 4B— 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. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Gemma 3 4B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Gemma 3 4B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 3. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Gemma 3 4B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 720–1,016 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 4B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q4_K_M používající přibližně 3.2 GB, a produkuje přibližně 21.3 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

Gemma 3 4B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 847 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 779.

Gemma 3 4B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 3.2 GB při kompresi Q4_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.

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