Puis-je faire tourner Granite 3.3 8B ?
Granite 3.3 8B de IBM demande environ 8 GB de RAM avec la quantisation 4 bits recommandée (5.0 GB à télécharger). Votre matériel est vérifié ci-dessous — instantanément, rien ne quitte votre navigateur. Comptez environ ~62 tok/s sur un NVIDIA RTX 3060 12GB.
Lecture des signaux matériels…
Notes pratiques
Granite 3.3 8B est la proposition d'IBM dans la catégorie très encombrée des modèles de chat 8B, et il vise précisément les personnes qui veulent un assistant local fiable, vraiment déployable en production. Avec ses 8,2 milliards de paramètres, il pèse environ 5 GB en quantification 4-bit : il tient donc sur un GPU de 8 GB, tourne dans la mémoire unifiée de n'importe quel Mac Apple Silicon, et le minimum de 8 GB de RAM le met à la portée d'un matériel assez ordinaire. Si vous avez besoin de le réduire davantage, la version 2-bit descend à environ 3,4 GB, au prix d'une perte de qualité.
Au quotidien, il se montre rapide et régulier pour le chat. Sur une RTX 3060 12 GB, comptez environ 62 tokens par seconde en 4-bit, soit nettement plus vite que votre vitesse de lecture, et une RTX 4090 monte à près de 172 tok/s. Un M-series Max se situe autour de 70 tok/s, tandis qu'en CPU seul sur DDR5 on tombe plutôt à 10 tok/s, à réserver aux traitements patients en arrière-plan. La fenêtre de contexte de 128K est bien réelle, mais voyez-la comme un plafond : la remplir entièrement pousse la mémoire totale à environ 22 GB, donc sur une carte de 8 GB limitez votre contexte de travail à quelques milliers de tokens.
Face à ses concurrents, Granite 3.3 8B est plus le cheval de trait que la vedette. Qwen 3 8B, de taille quasi identique, prend généralement l'avantage sur les requêtes exigeantes en raisonnement et en plusieurs étapes, et si vous avez besoin d'une vraie puissance de codage, le bien plus gros Granite 4.0 H Small est plus adapté. Ce que ce modèle offre en échange, c'est la clarté de licence : il est sous Apache 2.0, vous pouvez donc l'utiliser commercialement et en production sans aucune contrainte propre au fournisseur. Pour une entreprise qui veut un petit modèle de chat prévisible, déployable sans arrière-pensée juridique, cette ouverture est le véritable atout.
Caractéristiques
Taille selon la quantisation
| Quantisation | Bits/poids | Téléchargement | RAM min. | Qualité |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.4 GB | 6 GB | Perte sensible |
| Q4_K_MRecommandée | 4.85 | 5.0 GB | 8 GB | Recommandée |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.8 GB | 12 GB | Élevée |
| Q8_0 | 8.5 | 8.7 GB | 16 GB | Quasi originale |
| F16 | 16 | 16.4 GB | 24 GB | Originale |
Les tailles sont estimées à partir du nombre de paramètres × bits par poids ; les builds GGUF réels varient légèrement. · Données mises à jour: 2026-06-11 · Comment nous calculons ces chiffres →
Mémoire nécessaire selon la longueur de contexte
| Contexte | Cache KV (est.) | Mémoire totale (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 |
Le cache KV grossit avec la longueur du contexte — un modèle qui tient à 4K peut manquer de mémoire à 32K. Les estimations supposent un cache FP16 avec grouped-query attention ; l'usage réel varie selon le runtime.
Vitesse estimée selon le matériel
| Matériel | Bande passante | ~Vitesse |
|---|---|---|
| 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 génération de tokens est limitée par la bande passante mémoire : tok/s ≈ bande passante × 0,85 ÷ taille du modèle en Q4. Les chiffres réels varient selon le runtime et la longueur du contexte.
Le faire tourner en local
Le chemin le plus simple est Ollama — une commande et vous discutez :
ollama run granite3.3Sources et téléchargements