هل يمكنني تشغيل Gemma 3 1B؟
يحتاج Gemma 3 1B من Google إلى نحو 3 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 0.6 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~505 tok/s على NVIDIA RTX 3060 12GB.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
نموذج Gemma 3 1B هو نموذج محادثة صغير جدًا من Google، صُمِّم للحالات التي تريد فيها مساعدًا محليًا يُحمَّل فورًا ويعمل في أي مكان تقريبًا. بتكميم 4-bit يبلغ حجمه نحو 0.6 GB فقط، وحتى نسخة 8-bit تبلغ تقريبًا 1.1 GB، لذا يتسع داخل 3 GB من الذاكرة مع فائض مريح. هذا يعني أنه يعمل على حاسوب محمول قديم، أو جهاز من فئة Raspberry Pi، أو شريحة بمستوى الهواتف دون الحاجة إلى GPU منفصل. إذا كنت تبحث عن شيء للمحادثة السريعة أو الصياغة أو التضمين داخل تطبيق يهمّك فيه كل ميغابايت، فهذا هو النموذج المناسب.
في الاستخدام اليومي، العنوان الأبرز هو السرعة الخام. على بطاقة RTX 4090 يبلغ نحو 1413 tok/s، وبطاقة RTX 3060 الأكثر شيوعًا تحقق نحو 505 tok/s، بينما يصل Apple M Max إلى نحو 575 tok/s. وحتى على المعالج وحده مع ذاكرة DDR5 يدير قرابة 84 tok/s، أي أسرع مما يمكنك قراءته. نافذة السياق هي 32K، وعلى عكس النماذج الأكبر يمكنك ملء جزء كبير منها بتكلفة زهيدة: عند 32K الكاملة يبقى المجموع كله نحو 2.2 GB، فالذاكرة ليست أبدًا ما يوقفك هنا.
الصدق بشأن حجمه مهمّ: عند 1B من المعاملات، هذا ليس نموذج استدلال أو برمجة، وسيفقد خيط المتابعة في التعليمات الطويلة متعددة الخطوات. إذا توفّرت لديك سعة إضافية، فإن Gemma 3 4B يتعامل عمومًا مع المطالبات الأصعب ويضيف الرؤية، بينما يُعدّ Llama 3.2 1B البديل البديهي بالوزن نفسه للمقارنة في المحادثة العادية. ميزة Gemma 3 1B البارزة أنه تقريبًا أصغر نموذج محادثة قابل للاستخدام فعليًا يمكنك تشغيله. ملاحظة واحدة: يأتي بموجب رخصة Gemma من Google، وهي مفتوحة الأوزان لكنها تحمل شروطًا خاصة بالمزوّد، لذا اقرأها قبل استخدامه تجاريًا.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 0.4 GB | 2 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 0.6 GB | 3 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 0.7 GB | 3 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 1.1 GB | 3 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 2.0 GB | 4 GB | أصلية |
الأحجام تقديرات محسوبة من عدد المعاملات × عدد البتات لكل وزن؛ وتختلف نسخ GGUF الفعلية قليلاً. · آخر تحديث للبيانات: 2026-06-11 · كيف نحسب هذه الأرقام →
الذاكرة المطلوبة حسب طول السياق
| السياق | ذاكرة KV cache (تقديرياً) | إجمالي الذاكرة (Q4) |
|---|---|---|
| 4K رمز | ~0.2 GB | ~0.8 GB |
| 8K رمز | ~0.4 GB | ~1.0 GB |
| 32K رمز | ~1.6 GB | ~2.2 GB |
تنمو ذاكرة KV cache مع طول السياق — فالنموذج الذي يتسع عند 4K قد تنفد ذاكرته عند 32K. التقديرات تفترض ذاكرة تخزين بدقة FP16 مع grouped-query attention؛ ويختلف الاستهلاك الفعلي حسب بيئة التشغيل.
السرعة التقديرية حسب العتاد
| العتاد | عرض النطاق | السرعة التقريبية |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~505 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~1413 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~140 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~379 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~575 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~84 tok/s |
توليد الرموز محكوم بعرض نطاق الذاكرة: tok/s ≈ عرض النطاق × 0.85 ÷ حجم النموذج عند Q4. وتختلف الأرقام الفعلية حسب بيئة التشغيل وطول السياق.
شغّله محلياً
أسهل طريق هو Ollama — أمر واحد وتبدأ المحادثة:
ollama run gemma3:1b