Gemma 3 QAT 1B calculadora TPS

Abre pesos Google DeepMind 1B 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 · Q8_0 · 36.9 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

3,388 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Gemma 3 QAT 1B?

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
3,388 tok/s 2,880–4,066	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
3,388 tok/s 2,880–4,066	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,706 tok/s 1,623–4,329 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,706 tok/s 1,623–4,329 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,164 tok/s 1,298–3,462 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,071 tok/s 1,760–2,485	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,071 tok/s 1,760–2,485	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,982 tok/s 1,189–3,171 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,759 tok/s 1,055–2,815 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,759 tok/s 1,055–2,815 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,759 tok/s 1,055–2,815 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,669 tok/s 1,418–2,002	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 1,210–1,708	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 1,210–1,708	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 1,210–1,708	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 1,210–1,708	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 1,210–1,708	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,084 tok/s 650–1,734 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,084 tok/s 650–1,734 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
903 tok/s 542–1,445 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
884 tok/s 530–1,414 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
864 tok/s 734–1,037	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
864 tok/s 734–1,037	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
864 tok/s 734–1,037	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
864 tok/s 734–1,037	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.8 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 1B

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: 1B
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 1B

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 1B

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

Tesla C1080

Memoria necesaria

1.8 GB

Más rápido

3,388 tok/s

Gemma 3 QAT 1B llega a un recuento de parámetros de 1B. 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.

El punto de entrada es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 36.9 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 3,388 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

Gemma 3 QAT 1B 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 1B. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible. En Hugging Face está publicado bajo la organización google.

Entendiendo las velocidades

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 95.1 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 806 de ellos.

Es un modelo denso, por lo que cada parámetro se lee para cada token producido. Eso hace que la velocidad rastree el ancho de banda de la memoria casi exactamente: una tarjeta con el doble de ancho de banda genera aproximadamente el doble de rápido.

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 1B

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

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener Gemma 3 QAT 1B, necesitando alrededor 1.8 GB a una compresión de Q8_0. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Ajusta el contexto a tu uso actual

Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. Gemma 3 QAT 1B.
03

Establecer un umbral de calidad

La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión., alcanzando una compresión de Q8_0 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 3 QAT 1B. 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 3,388 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Gemma 3 QAT 1B. 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

Abre la tarjeta que has elegido.

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 3 QAT 1B.

Respuestas

Gemma 3 QAT 1B — preguntas comunes

Gemma 3 QAT 1B— ¿Quién lo creó?

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

Gemma 3 QAT 1B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en April 2025.

Gemma 3 QAT 1B— ¿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. 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 3 QAT 1B— ¿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 1B— ¿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 1B— ¿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 1B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 1. 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 1B— ¿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: 2,880–4,066 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 1B— ¿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 Q8_0 usando alrededor 1.8 GB, y produce aproximadamente 36.9 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Gemma 3 QAT 1B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 3,388 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: 806.

Gemma 3 QAT 1B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 1.8 GB a una compresión de Q8_0, 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 1B— ¿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 1.8 GB y generando aproximadamente 631 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Gemma 3 QAT 1B— ¿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 1.8 GB y generando aproximadamente 386 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Gemma 3 QAT 1B— ¿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 1.8 GB y generando aproximadamente 479 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Gemma 3 QAT 1B— ¿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 1.8 GB y generando aproximadamente 568 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Gemma 3 QAT 1B— ¿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 1B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 1B. 1B. 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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