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Posso rodar o Llama 3.2 3B?

O Llama 3.2 3B, da Meta, precisa de cerca de 4 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 1.9 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~158 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lendo os sinais do seu hardware…

Notas do mundo real

O Llama 3.2 3B é o modelo que você escolhe quando quer um assistente de verdade rodando em um hardware que mal percebe que ele está ali. Em quantização de 4 bits ele fica em torno de 1.9 GB e pede apenas cerca de 4 GB de RAM, então cabe em praticamente qualquer coisa: um notebook de entrada, uma placa estilo Raspberry com memória suficiente, uma GPU antiga de 6 GB ou qualquer Mac com Apple Silicon que tenha folga. Se a família 8B parece pesada demais para a sua máquina, este é o degrau abaixo que mantém o chat realmente útil.

No uso diário o destaque é a velocidade. Em uma RTX 3060 dá para esperar mais ou menos 158 tokens por segundo, e uma 4090 leva isso para cerca de 442, bem mais rápido do que você consegue ler; até uma CPU com DDR5 entrega por volta de 26 tok/s se você não tiver GPU nenhuma. A janela de contexto de 128K aparece na ficha, mas seja realista quanto à memória: enchê-la por completo eleva o uso total para cerca de 13 GB, muito além do consumo em repouso do modelo, então mantenha o contexto de trabalho em alguns milhares de tokens em máquinas pequenas.

Dentro da própria família, o Llama 3.2 3B abre mão de profundidade em troca de tamanho. O Llama 3.1 8B costuma lidar melhor com raciocínio mais difícil e instruções de múltiplas etapas, enquanto o irmão de 1B só vale a pena quando você está realmente sem memória e aceita respostas mais fracas. A verdadeira característica do 3B é ser o menor Llama que ainda se comporta como um parceiro de chat competente, e não como um brinquedo. Uma ressalva: ele vem sob a licença Llama Community, que é open-weight mas carrega os termos próprios da Meta, ou seja, não é open-source puro. Verifique esses termos antes de construir um produto em cima dele.

Especificações

Parâmetros3.2B
Janela de contexto128K tokens
FornecedorMeta
LicençaLlama Community
Lançamento2024-09
Ideal paraChat

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.351.3 GB4 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.851.9 GB4 GBRecomendada
Q5_K_M5.652.3 GB6 GBAlta
Q8_08.53.4 GB6 GBQuase original
F16166.4 GB12 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~0.3 GB~2.2 GB
8K tokens~0.7 GB~2.6 GB
32K tokens~2.8 GB~4.7 GB
128K tokens~11.1 GB~13.0 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~158 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~442 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~44 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~118 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~180 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~26 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

Perguntas frequentes

Requisitos de sistema do Llama 3.2 3B — Posso rodar localmente?