Gemma 3n calculadora TPS

Abre pesos Google 7.9B parámetros May 2025

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

582 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 16.2 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

432 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Gemma 3n?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

582 las tarjetas coinciden

Calculando

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

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: Google
Tipo de Organización: Industry
País: United States of America
Publicado: 20 May 2025
Autores: Lucas Gonzalez, Rakesh Shivanna

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

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

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 7.9B
Datos de entrenamiento: 11,000,000,000,000 tokens

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 5.2 × 10²³ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (restricted use)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: google

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: Announcing Gemma 3n preview: powerful, efficient, mobile-first AI
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Gemma 3n

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Gemma 3n

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

Quadro 6000

Memoria necesaria

5.0 GB

Más rápido

432 tok/s

Gemma 3n llega a un recuento de parámetros de 7.9B. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 582.

El punto de entrada es Quadro 6000, con una capacidad de memoria de 6 GB, ejecutándolo a una compresión de IQ4_XS y produciendo alrededor 16.2 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 432 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

Gemma 3n fue publicado por Google, en el país registrado como United States of America, durante May 2025. Sale de una organización categorizada como industry.

Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Speech, Vision, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Chat, Speech recognition (ASR), Translation, Speech-to-text, Visual question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Character recognition (OCR).

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta. En Hugging Face está publicado bajo la organización google.

Qué decide la velocidad

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 24.2 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 551 de ellos.

Siendo denso, lee todo de sí mismo por token, razón por la cual el orden según velocidad a continuación sigue tan de cerca el orden por ancho de banda de memoria.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Cómo fue entrenado

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 5.2 × 10²³ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 11,000,000,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Gemma 3n

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Lee la cifra de MEMORIA primero

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra Gemma 3n, necesitando alrededor 5.0 GB a una compresión de IQ4_XS. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
02

Ajusta el contexto a tu uso actual

La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. Gemma 3n.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de IQ4_XS en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Gemma 3n. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 432 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Gemma 3n. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para Gemma 3n.

Respuestas

Gemma 3n — preguntas comunes

Gemma 3n— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 9.1 GB y generando aproximadamente 72.3 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Gemma 3n— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Gemma 3n— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 7.9B. 7.85B (Safetensors). Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Gemma 3n— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Google, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.

Gemma 3n— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en May 2025.

Gemma 3n— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, Multimodal, Speech, Vision, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Chat, Speech recognition (ASR), Translation, Speech-to-text, Visual question answering, Mathematical reasoning, Code generation, Character recognition (OCR). Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

Gemma 3n— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización google. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Gemma 3n— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 5.2 × 10²³ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

Gemma 3n— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 0.9 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Gemma 3n— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 582. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Gemma 3n— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 4. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Gemma 3n— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: 259–691 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Gemma 3n— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Quadro 6000, con una capacidad de memoria de 6 GB. Funciona el modelo a una compresión de IQ4_XS usando alrededor 5.0 GB, y produce aproximadamente 16.2 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 582.

Gemma 3n— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 432 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 551.

Gemma 3n— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 5.0 GB a una compresión de IQ4_XS, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Gemma 3n— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q5_K_M, usando alrededor 6.4 GB y generando aproximadamente 144 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Gemma 3n— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 9.1 GB y generando aproximadamente 49.2 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Gemma 3n— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 9.1 GB y generando aproximadamente 61.0 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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