¿Puedo ejecutar Granite 3.3 8B?
Granite 3.3 8B, de IBM, necesita alrededor de 8 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 5.0 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~62 tok/s en un NVIDIA RTX 3060 12GB.
Leyendo las señales de tu hardware…
Notas del mundo real
Granite 3.3 8B es la apuesta de IBM en el saturado segmento de chat de 8B, y apunta directamente a quienes quieren un asistente local fiable que de verdad puedan llevar a producción. Con sus 8.2 mil millones de parámetros, ronda los 5 GB en cuantización de 4 bits, así que entra en una GPU de 8 GB, corre dentro de la memoria unificada de cualquier Mac con Apple Silicon, y ese mínimo de 8 GB de RAM significa que está al alcance de hardware bastante común. Si lo necesitas aún más pequeño, la versión de 2 bits baja a unos 3.4 GB, aunque sacrificas calidad para llegar ahí.
En el día a día se siente rápido y constante para chatear. En una RTX 3060 12 GB verás alrededor de 62 tokens por segundo a 4 bits, cómodamente más rápido de lo que lees, y una RTX 4090 lo lleva a unos 172 tok/s. Un M-series Max se queda cerca de los 70 tok/s, mientras que solo CPU sobre DDR5 se parece más a 10 tok/s, algo reservado para tareas pacientes en segundo plano. La ventana de contexto de 128K es real, pero trátala como un techo: llenarla por completo lleva la memoria total a unos 22 GB, así que en una tarjeta de 8 GB mantén el contexto de trabajo en unos pocos miles de tokens.
Frente a sus competidores, Granite 3.3 8B es el caballo de batalla más que la estrella. Qwen 3 8B, de tamaño casi idéntico, suele llevar ventaja en prompts con mucho razonamiento y de varios pasos, y si necesitas verdadera potencia para programar, el mucho más grande Granite 4.0 H Small encaja mejor. Lo que este modelo ofrece a cambio es claridad de licencia: es Apache 2.0, así que puedes usarlo comercialmente y en producción sin condiciones específicas del proveedor. Para una empresa que quiere un modelo de chat pequeño y predecible que pueda desplegar sin dudas legales, esa apertura es el verdadero atractivo.
Especificaciones
Tamaño por cuantización
| Cuantización | Bits/peso | Descarga | RAM mínima | Calidad |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.4 GB | 6 GB | Pérdida notable |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 5.0 GB | 8 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.8 GB | 12 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 8.7 GB | 16 GB | Casi original |
| F16 | 16 | 16.4 GB | 24 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 | ~0.5 GB | ~5.5 GB |
| 8K tokens | ~1.1 GB | ~6.1 GB |
| 32K tokens | ~4.2 GB | ~9.2 GB |
| 128K tokens | ~17.0 GB | ~22.0 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 | ~62 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~172 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~17 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~46 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~70 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~10 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 granite3.3Fuentes y descargas