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Posso rodar o Llama 3.2 1B?

O Llama 3.2 1B, da Meta, precisa de cerca de 3 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 0.7 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~421 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Llama 3.2 1B é o modelo que você escolhe quando quer algo local que roda em praticamente qualquer coisa. Com 1.2B de parâmetros ele é minúsculo, e um quant de 4 bits fica em torno de 0.7 GB, ou seja, cabe na memória de um aparelho do porte de um celular, não incomoda um tablet ou notebook de entrada e precisa de apenas cerca de 3 GB de RAM para rodar com folga. É o modelo para chat on-device, rascunhos simples e assistentes embarcados, onde cada gigabyte conta e você não pode supor que haja uma GPU presente.

No dia a dia, o destaque é a velocidade pura. Numa RTX 3060 você vê algo perto de 421 tok/s, e até uma CPU com DDR5 acompanha em torno de 70 tok/s, rápido o bastante para parecer instantâneo em respostas curtas. A janela de contexto de 128K é a pegadinha: ela está lá tecnicamente, mas preenchê-la empurra a memória total para cerca de 7.8 GB, o que anula todo o propósito de um modelo tão leve. Mantenha o contexto de trabalho em alguns milhares de tokens e ele continua sendo o peso-pena que você procurava.

Seja honesto sobre o teto: nesse tamanho ele dá conta de chats curtos e bem delimitados, mas perde o fio em raciocínio de múltiplas etapas, instruções mais longas e qualquer coisa parecida com código. Se você tem folga de memória, o Llama 3.2 3B costuma seguir prompts complexos melhor, e o Gemma 3 1B é o concorrente natural na mesma faixa de peso. O grande trunfo do 1B é o alcance puro: ele roda onde modelos maiores simplesmente não conseguem. Uma ressalva sobre licenciamento: ele vem sob a licença Llama Community, que é open-weight mas carrega os termos próprios da Meta, então confira esses termos antes de embarcá-lo em um produto.

Especificações

Parâmetros1.2B
Janela de contexto128K tokens
FornecedorMeta
LicençaLlama Community
Lançamento2024-09
Ideal paraChat

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.350.5 GB3 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.850.7 GB3 GBRecomendada
Q5_K_M5.650.8 GB3 GBAlta
Q8_08.51.3 GB4 GBQuase original
F16162.4 GB6 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~0.2 GB~0.9 GB
8K tokens~0.4 GB~1.1 GB
32K tokens~1.8 GB~2.5 GB
128K tokens~7.1 GB~7.8 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~421 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~1178 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~117 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~315 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~479 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~70 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 llama3.2:1b

Perguntas frequentes