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Posso rodar o Granite 3.3 8B?

O Granite 3.3 8B, da IBM, precisa de cerca de 8 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 5.0 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~62 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Granite 3.3 8B é a aposta da IBM na disputada categoria de modelos de chat de 8B, e mira direto em quem quer um assistente local confiável para colocar de verdade em produção. Com 8,2 bilhões de parâmetros, ele fica em torno de 5 GB num quant de 4 bits, então cabe numa GPU de 8 GB, roda na memória unificada de qualquer Mac com Apple Silicon, e o mínimo de 8 GB de RAM significa que está ao alcance de hardware bem comum. Se precisar de algo ainda menor, a versão de 2 bits cai para cerca de 3,4 GB, embora você abra mão de qualidade nessa troca.

No dia a dia, a sensação é de rapidez e estabilidade para chat. Numa RTX 3060 12 GB você verá por volta de 62 tokens por segundo em 4 bits, bem mais rápido do que você lê, e uma RTX 4090 leva isso a aproximadamente 172 tok/s. Um chip M-series Max fica perto de 70 tok/s, enquanto rodar só em CPU com DDR5 chega a algo como 10 tok/s, melhor reservado para tarefas pacientes em segundo plano. A janela de contexto de 128K é real, mas trate-a como um teto: enchê-la por completo empurra a memória total para cerca de 22 GB, então numa placa de 8 GB mantenha o contexto de trabalho em poucos milhares de tokens.

Comparado aos concorrentes, o Granite 3.3 8B é o cavalo de batalha, não o destaque. O Qwen 3 8B, praticamente idêntico em tamanho, costuma levar vantagem em prompts que exigem raciocínio pesado e múltiplas etapas, e se você precisa de força real para programação, o bem maior Granite 4.0 H Small é a escolha mais adequada. O que este modelo oferece, em vez disso, é clareza de licenciamento: ele é Apache 2.0, ou seja, você pode usá-lo comercialmente e em produção sem amarras específicas do fornecedor. Para uma empresa que quer um modelo de chat pequeno e previsível, pronto para implantar sem dúvidas jurídicas, essa abertura é o verdadeiro atrativo.

Especificações

Parâmetros8.2B
Janela de contexto128K tokens
FornecedorIBM
LicençaApache 2.0
Lançamento2025-05
Ideal paraChat

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.353.4 GB6 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.855.0 GB8 GBRecomendada
Q5_K_M5.655.8 GB12 GBAlta
Q8_08.58.7 GB16 GBQuase original
F161616.4 GB24 GBOriginal

Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →

Memória necessária por tamanho de contexto

ContextoCache KV (est.)Memória 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

O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.

Velocidade estimada por hardware

HardwareLargura de banda~Velocidade
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~62 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~172 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~17 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~46 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~70 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~10 tok/s

A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.

Rode localmente

O caminho mais fácil é o Ollama — um comando e você já está conversando:

ollama run granite3.3

Perguntas frequentes