Gemma 3n TPS-Rechner

Offene Gewichte Google 7.9B Parameter May 2025

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

582 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 16.2 tok/s

Schnellste Karte

B200

432 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Gemma 3n?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

582 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
432 tok/s 259–691 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
432 tok/s 259–691 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
345 tok/s 207–551 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
345 tok/s 207–551 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
276 tok/s 165–441 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
264 tok/s 158–422 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
264 tok/s 158–422 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
253 tok/s 152–404 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
224 tok/s 134–359 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
224 tok/s 134–359 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
224 tok/s 134–359 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
213 tok/s 128–340 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
181 tok/s 109–290 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
181 tok/s 109–290 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
181 tok/s 109–290 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
181 tok/s 109–290 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
181 tok/s 109–290 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
144 tok/s 86–230 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.4 GB	Q5_K_M	knapp
138 tok/s 83–221 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
138 tok/s 83–221 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
122 tok/s 73–196 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.3 GB	Q6_K	Komfortabel
115 tok/s 69–184 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
113 tok/s 68–180 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
110 tok/s 66–176 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel
110 tok/s 66–176 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.1 GB	Q8_0	Komfortabel

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Google
Organisationsart: Industry
Land: United States of America
Veröffentlicht: 20 May 2025
Autoren: Lucas Gonzalez, Rakesh Shivanna

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Language, Multimodal, Speech, Vision
Aufgabe: Language modeling/generation, Question answering, Chat, Speech recognition (ASR), Translation, Speech-to-text, Visual question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Character recognition (OCR)

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 7.9B
Trainingsdaten: 11,000,000,000,000 tokens

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute: 5.2 × 10²³ FLOP
Wie es etabliert wurde: Operation counting

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (restricted use)
Training-Code: Unreleased
Hugging Face: google

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: Announcing Gemma 3n preview: powerful, efficient, mobile-first AI
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Gemma 3n

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Gemma 3n

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Hardware-Anforderungen in der Praxis

Minimale Karte

Quadro 6000

Benötigter Speicher

5.0 GB

Schnellste

432 tok/s

Gemma 3n erreicht eine Parameteranzahl von 7.9B. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 582.

Der Einstiegspunkt ist Quadro 6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 6 GB, es mit einer Kompression von IQ4_XS und produziert etwa 16.2 Token pro Sekunde

Das schnellste Ergebnis kommt von B200, generieren ungefähr 432 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Was dieses Modell ist

Gemma 3n wurde veröffentlicht von Google, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2025. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, Multimodal, Speech, Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Chat, Speech recognition (ASR), Translation, Speech-to-text, Visual question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Character recognition (OCR).

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. google.

Was entscheidet die Geschwindigkeit

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 24.2 Token pro Sekunde. 551 von ihnen

Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.

Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.

Wie es trainiert wurde

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 5.2 × 10²³ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Es wurde auf einem Korpus von etwa 11,000,000,000,000 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Gemma 3n

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Lese zuerst die MEMORY-Zahl

Jede Karte hier wurde geprüft gegen Gemma 3n, benötigt ungefähr 5.0 GB bei einer Kompression von IQ4_XS. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. Gemma 3n.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., eine Kompression von IQ4_XS auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für Gemma 3n. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 432 tok/s
05

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Ein enger Sitz läuft, lässt jedoch nichts für ein längeres Gespräch übrig, im Falle von Gemma 3n. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Sieh, was diese Karte noch ausführen kann.

Jede Karte verlinkt auf ihre eigene Seite, die dieselbe Berechnung über den gesamten Modellkatalog ausführt. Eine Karte wird normalerweise für mehr als ein Modell gekauft, daher lohnt sich ein Blick, bevor man kauft. Gemma 3n.

Antworten

Gemma 3n — Häufige Fragen

Gemma 3n— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 9.1 GB und generieren grob 72.3 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Gemma 3n— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

Gemma 3n— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 7.9B. 7.85B (Safetensors). Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

Gemma 3n— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Google, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

Gemma 3n— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in May 2025.

Gemma 3n— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, Multimodal, Speech, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Chat, Speech recognition (ASR), Translation, Speech-to-text, Visual question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Character recognition (OCR). Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

Gemma 3n— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation google. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

Gemma 3n— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 5.2 × 10²³ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

Gemma 3n— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 0.9 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Gemma 3n— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 582. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Gemma 3n— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 4. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

Gemma 3n— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 259–691 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Gemma 3n— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Quadro 6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 6 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von IQ4_XS verwenden von etwa 5.0 GB, und produziert ungefähr 16.2 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 582.

Gemma 3n— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 432 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 551.

Gemma 3n— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 5.0 GB bei einer Kompression von IQ4_XS, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

Gemma 3n— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 8 GB?

Ja. Die GPU-Karte CMP 170HX 8 GB, halten 8 GB, führt es mit einer Kompression von Q5_K_M, verwenden von etwa 6.4 GB und generieren grob 144 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Gemma 3n— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 9.1 GB und generieren grob 49.2 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

Gemma 3n— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 9.1 GB und generieren grob 61.0 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

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