Gemma 3 QAT 27B calculadora TPS

Abre pesos Google DeepMind 27B 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

241 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

125 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Gemma 3 QAT 27B?

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.

241 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
125 tok/s 107–151	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
125 tok/s 107–151	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
100 tok/s 60–160 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
100 tok/s 60–160 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
80.1 tok/s 48–128 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
76.7 tok/s 65–92	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
76.7 tok/s 65–92	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
73.4 tok/s 44–117 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
65.2 tok/s 39–104 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
65.2 tok/s 39–104 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
65.2 tok/s 39–104 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
61.8 tok/s 53–74	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
52.7 tok/s 45–63	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
52.7 tok/s 45–63	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
52.7 tok/s 45–63	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
52.7 tok/s 45–63	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
52.7 tok/s 45–63	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
47.8 tok/s 41–57	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.3 GB	Q3_K_M	Ajustado
42.6 tok/s 36–51	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	22.7 GB	Q6_K	Cómodo
42.6 tok/s 36–51	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	22.7 GB	Q6_K	Cómodo
40.8 tok/s 35–49	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	22.7 GB	Q6_K	Cómodo
40.8 tok/s 35–49	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	22.7 GB	Q6_K	Cómodo
40.6 tok/s 35–49	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.3 GB	Q3_K_M	Ajustado
40.1 tok/s 24–64 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.0 GB	Q8_0	Cómodo
40.1 tok/s 24–64 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	29.0 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 27B

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: 27B
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 27B

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 27B

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

El lado de hardware

Mínima tarjeta

Xeon Phi 7120P

Memoria necesaria

13.3 GB

Más rápido

125 tok/s

Gemma 3 QAT 27B llega a un recuento de parámetros de 27B. Eso cae dentro del rango que una tarjeta de escritorio seria puede manejar una vez que los pesos están comprimidos. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 241.

En el extremo bajo, se maneja por Xeon Phi 7120P, con una capacidad de memoria de 16 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 9.7 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 125 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

Gemma 3 QAT 27B fue publicado por Google DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante April 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es 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.

Se basa en Gemma 3 27B. 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 19.0 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 196 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.

Debido a que la arquitectura está registrada, la columna de memoria se deriva en lugar de estimarse.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Gemma 3 QAT 27B

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

Comienza desde la columna de memoria

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Gemma 3 QAT 27B, necesitando alrededor 13.3 GB a una compresión de Q3_K_M. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Gemma 3 QAT 27B.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de Q3_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 27B. 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 125 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 27B. 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 3 QAT 27B.

Respuestas

Gemma 3 QAT 27B — preguntas comunes

Gemma 3 QAT 27B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Xeon Phi 7120P, con una capacidad de memoria de 16 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 13.3 GB, y produce aproximadamente 9.7 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 241.

Gemma 3 QAT 27B— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 125 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: 196.

Gemma 3 QAT 27B— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 13.3 GB a una compresión de Q3_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 27B— ¿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 Q3_K_M, usando alrededor 13.3 GB y generando aproximadamente 47.8 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Gemma 3 QAT 27B— ¿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 Q5_K_M, usando alrededor 19.5 GB y generando aproximadamente 37.5 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

Gemma 3 QAT 27B— ¿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 27B— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 27B. 27B. 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 27B— ¿Quién lo creó?

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

Gemma 3 QAT 27B— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en April 2025.

Gemma 3 QAT 27B— ¿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. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

Gemma 3 QAT 27B— ¿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 27B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Solo al descargar, lo cual suele ser una falsa economía: la parte mantenida en la memoria del sistema arrastra todo. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 5.6 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Gemma 3 QAT 27B— ¿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: 241. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Gemma 3 QAT 27B— ¿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: 5. 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 27B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 107–151 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.

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