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
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.4 GB | 6 GB | Perda perceptível |
| 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 | Quase original |
| F16 | 16 | 16.4 GB | 24 GB | Original |
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
| Contexto | Cache 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
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| 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 |
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 granite3.3Fontes e downloads