Gemma 3 12B kalkulator TPS

Otwórz wagi Google DeepMind 12B parametry March 2025

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

509 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 19.8 tok/s

Najszybsza karta

B200

282 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Gemma 3 12B?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

509 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
282 tok/s 240–339	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
282 tok/s 240–339	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
225 tok/s 135–361 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
225 tok/s 135–361 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
180 tok/s 108–289 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
173 tok/s 147–207	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
173 tok/s 147–207	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
165 tok/s 99–264 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
147 tok/s 88–235 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
147 tok/s 88–235 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
147 tok/s 88–235 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
142 tok/s 121–170	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q3_K_M	Wąski
139 tok/s 118–167	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
127 tok/s 108–153	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q4_K_M	Wąski
119 tok/s 101–142	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 101–142	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 101–142	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 101–142	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 101–142	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
90.3 tok/s 54–144 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
90.3 tok/s 54–144 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
75.3 tok/s 45–120 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
73.6 tok/s 44–118 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	13.6 GB	Q8_0	Wygodny
73.1 tok/s 62–88	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	6.6 GB	Q3_K_M	Wąski
72.0 tok/s 61–86	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	13.6 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: Google DeepMind
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 12 March 2025
Autorzy: Core contributors: Aishwarya Kamath, Johan Ferret, Shreya Pathak, Nino Vieillard, Ramona Merhej, Sarah Perrin, Tatiana Matejovicova, Alexandre Ramé, Morgane Rivière, Louis Rouillard, Thomas Mesnard, Geoffrey Cideron, Jean-bastien Grill, Sabela Ramos, Edouard Yvinec, Michelle Casbon, Etienne Pot, Ivo Penchev, Gaël Liu, Francesco Visin, Kathleen Kenealy, Lucas Beyer, Xiaohai Zhai, Anton Tsitsulin, R…

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language, Vision, Multimodal
Zadanie: Language modeling/generation, Question answering, Translation, Chat, Quantitative reasoning, Visual question answering, Code generation
Model bazowy: SigLIP 400M

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 12B
Dane treningowe: 12,000,000,000,000 tokens

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Obliczenia treningowe: 8.6 × 10²³ FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania: Google TPU v4
Zastosowane chipy: 6,144
Pobór mocy: 4.1 MW

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (restricted use)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: google

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Gemma 3 Technical Report
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Gemma 3 12B

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Gemma 3 12B

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Xeon Phi 5110P

Pamięć potrzebna

6.6 GB

Najszybszy

282 tok/s

Gemma 3 12B osiąga liczbę parametrów równą 12B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 509.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 19.8 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 282 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

Gemma 3 12B został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas March 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Language, Vision, Multimodal, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Translation, Chat, Quantitative reasoning, Visual question answering, Code generation.

Opiera się na SigLIP 400M. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją google.

Co decyduje o szybkości

Mediana wyniku wynosi około 21.2 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 455 ich

To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.

Ponieważ architektura jest zarejestrowana, kolumna pamięci jest wyprowadzana, a nie szacowana.

Jak to zostało wytrenowane

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 8.6 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Zbiór treningowy trwał około 12,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Gemma 3 12B

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Gemma 3 12B, potrzebując około 6.6 GB przy kompresji Q3_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Gemma 3 12B.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q3_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Sortuj według prędkości

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Gemma 3 12B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 282 tok/s
05

Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Gemma 3 12B. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza Gemma 3 12B.

Odpowiedzi

Gemma 3 12B — częste pytania

Gemma 3 12B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 2.6 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Gemma 3 12B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 509. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Gemma 3 12B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Gemma 3 12B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 240–339 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Gemma 3 12B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 6.6 GB, i produkuje w przybliżeniu 19.8 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 509.

Gemma 3 12B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 282 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 455.

Gemma 3 12B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 6.6 GB przy kompresji Q3_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

Gemma 3 12B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q3_K_M, używając około 6.6 GB i generując w przybliżeniu 142 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Gemma 3 12B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 9.4 GB i generując w przybliżeniu 57.5 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Gemma 3 12B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 13.6 GB i generując w przybliżeniu 39.9 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Gemma 3 12B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 13.6 GB i generując w przybliżeniu 47.3 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Gemma 3 12B— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Gemma 3 12B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 12B. Vision Encoder: 417M Embedding Parameters: 1,012M Non-embedding Parameters: 10,759M. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Gemma 3 12B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Gemma 3 12B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w March 2025.

Gemma 3 12B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, Vision, Multimodal, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering, Translation, Chat, Quantitative reasoning, Visual question answering, Code generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

Gemma 3 12B— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją google. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

Gemma 3 12B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 8.6 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI