Gemma 3 QAT 4B calculadora TPS

Abre pesos Google DeepMind 4B parámetros April 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

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q4_K_M · 21.3 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

847 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Gemma 3 QAT 4B?

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.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
847 tok/s 720–1,016	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
847 tok/s 720–1,016	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
676 tok/s 406–1,082 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
676 tok/s 406–1,082 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
541 tok/s 325–866 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
518 tok/s 440–621	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
518 tok/s 440–621	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
496 tok/s 297–793 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
440 tok/s 264–704 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
440 tok/s 264–704 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
440 tok/s 264–704 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
417 tok/s 355–501	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 302–427	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 302–427	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 302–427	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 302–427	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
356 tok/s 302–427	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
271 tok/s 163–433 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
271 tok/s 163–433 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
226 tok/s 135–361 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
221 tok/s 133–353 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
216 tok/s 184–259	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
216 tok/s 184–259	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
216 tok/s 184–259	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.0 GB	Q8_0	Cómodo
216 tok/s 184–259	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.0 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 DeepMind
Tipo de Organización: Industry
País: United States of America
Publicado: 18 April 2025

Lo que hace

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

Dominio: Language, Vision, Multimodal
Tarea: Language modeling/generation, Question answering, Translation, Chat, Quantitative reasoning, Visual question answering, Code generation
Modelo base: Gemma 3 4B

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: 4B
Datos de entrenamiento: tokens

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: Gemma 3 QAT Models: Bringing state-of-the-Art AI to consumer GPUs
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Gemma 3 QAT 4B

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 3 QAT 4B

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

Lo que se necesita para ejecutar este modelo

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

3.2 GB

Más rápido

847 tok/s

Gemma 3 QAT 4B llega a un recuento de parámetros de 4B. 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: 818.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q4_K_M y produciendo alrededor 21.3 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 847 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

Gemma 3 QAT 4B fue publicado por Google DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante April 2025. Sale de una organización categorizada como industry.

Funciona en el dominio de Language, Vision, Multimodal, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Translation, Chat, Quantitative reasoning, Visual question answering, Code generation.

En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de Gemma 3 4B. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.

El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener. En Hugging Face está publicado bajo la organización google.

Leyendo las cifras de rendimiento

El resultado mediano es alrededor de 31.3 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 779 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento de memoria.

Su disposición de atención está en nuestra base de datos, por lo que las cifras de VRAM se calculan exactamente en lugar de aproximarse.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Gemma 3 QAT 4B

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

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Gemma 3 QAT 4B, necesitando alrededor 3.2 GB a una compresión de Q4_K_M. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
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 3 QAT 4B.
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 Q4_K_M 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

Compara tokens por segundo, no especificaciones

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. Gemma 3 QAT 4B. 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 847 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Gemma 3 QAT 4B. 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

Revisa la tarjeta del otro lado

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de Gemma 3 QAT 4B.

Respuestas

Gemma 3 QAT 4B — preguntas comunes

Gemma 3 QAT 4B— ¿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 3 QAT 4B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Gemma 3 QAT 4B— ¿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: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Gemma 3 QAT 4B— ¿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: 3. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Gemma 3 QAT 4B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 720–1,016 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 3 QAT 4B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q4_K_M usando alrededor 3.2 GB, y produce aproximadamente 21.3 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Gemma 3 QAT 4B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 847 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: 779.

Gemma 3 QAT 4B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 3.2 GB a una compresión de Q4_K_M, 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 3 QAT 4B— ¿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 Q8_0, usando alrededor 5.0 GB y generando aproximadamente 158 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Gemma 3 QAT 4B— ¿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 5.0 GB y generando aproximadamente 96.6 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Gemma 3 QAT 4B— ¿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 5.0 GB y generando aproximadamente 120 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Gemma 3 QAT 4B— ¿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 5.0 GB y generando aproximadamente 142 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Gemma 3 QAT 4B— ¿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 3 QAT 4B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 4B. 4B. 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 3 QAT 4B— ¿Quién lo creó?

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

Gemma 3 QAT 4B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en April 2025.

Gemma 3 QAT 4B— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, Vision, Multimodal, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Translation, Chat, Quantitative reasoning, Visual question answering, Code generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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