¿Puedo ejecutar Gemma 3 1B?
Gemma 3 1B, de Google, necesita alrededor de 3 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 0.6 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~505 tok/s en un NVIDIA RTX 3060 12GB.
Leyendo las señales de tu hardware…
Notas del mundo real
Gemma 3 1B es un modelo de chat diminuto de Google, pensado para esos casos en los que quieres un asistente local que cargue al instante y funcione casi en cualquier parte. En cuantización de 4 bits ocupa apenas unos 0,6 GB, y hasta una versión de 8 bits ronda los 1,1 GB, así que cabe en 3 GB de RAM y de sobra. Eso significa que corre en un portátil viejo, en un dispositivo tipo Raspberry Pi o en un chip de nivel móvil sin tocar una GPU dedicada. Si necesitas algo para chat rápido, redacción o para incrustarlo en una app donde cada megabyte cuenta, este es el modelo al que recurrir.
En el día a día lo que destaca es la velocidad pura. En una RTX 4090 llega a unos 1413 tokens por segundo, y una RTX 3060 más habitual aún hace unos 505 tok/s, con una Apple M Max en torno a 575 tok/s. Incluso en CPU pura sobre DDR5 alcanza unos 84 tok/s, más rápido de lo que puedes leer. La ventana de contexto es de 32K y, a diferencia de los modelos más grandes, puedes llenar buena parte de ella sin coste: a los 32K completos el conjunto se queda en unos 2,2 GB en total, así que aquí la memoria nunca es lo que te frena.
Conviene ser honesto sobre su tamaño: con 1B de parámetros no es un modelo de razonamiento ni de programación, y se perderá en instrucciones largas de varios pasos. Si tienes margen, Gemma 3 4B suele manejar prompts más difíciles y añade visión, mientras que Llama 3.2 1B es la alternativa obvia del mismo peso para comparar en chat sencillo. La cualidad que distingue a Gemma 3 1B es que es más o menos el modelo de chat realmente usable más pequeño que puedes ejecutar. Una advertencia: se distribuye bajo la licencia Gemma de Google, que es de pesos abiertos pero incluye términos propios del proveedor, así que léelos antes de usarlo comercialmente.
Especificaciones
Tamaño por cuantización
| Cuantización | Bits/peso | Descarga | RAM mínima | Calidad |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 0.4 GB | 2 GB | Pérdida notable |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 0.6 GB | 3 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 0.7 GB | 3 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 1.1 GB | 3 GB | Casi original |
| F16 | 16 | 2.0 GB | 4 GB | Original |
Los tamaños son estimaciones de número de parámetros × bits por peso; las builds GGUF reales varían un poco. · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →
Memoria necesaria según la longitud de contexto
| Contexto | Caché KV (est.) | Memoria total (Q4) |
|---|---|---|
| 4K tokens | ~0.2 GB | ~0.8 GB |
| 8K tokens | ~0.4 GB | ~1.0 GB |
| 32K tokens | ~1.6 GB | ~2.2 GB |
La caché KV crece con la longitud del contexto — un modelo que cabe a 4K puede quedarse sin memoria a 32K. Las estimaciones asumen una caché en FP16 con grouped-query attention; el uso real varía según el runtime.
Velocidad estimada según el hardware
| Hardware | Ancho de banda | ~Velocidad |
|---|---|---|
| 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 |
La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de la memoria: tok/s ≈ ancho de banda × 0,85 ÷ tamaño del modelo en Q4. Las cifras reales varían según el runtime y la longitud del contexto.
Ejecútalo en local
El camino más fácil es Ollama — un comando y ya estás chateando:
ollama run gemma3:1bFuentes y descargas
Ollama Library
Descarga y ejecuta el modelo con un solo comando.
ollama.comHugging Face
Pesos del modelo, archivos y detalles de la licencia.
huggingface.coRepositorio oficial en GitHub
Código fuente, releases e issues de Google.
github.comGoogle — página oficial
Página oficial y documentación de Google.
ai.google.dev