← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

Могу ли я запустить Gemma 3 12B?

Модели Gemma 3 12B от Google нужно около 12 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 7.4 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~41 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.

Считываем характеристики вашего железа…

Заметки из практики

Gemma 3 12B — это среднеразмерная open-weight модель от Google, и она занимает удобную нишу для тех, кому нужно больше возможностей, чем у привычных чат-моделей на 7-8B, но без перехода на что-то, требующее рабочей станции. В 4-битной квантизации она занимает около 7.4 GB, что помещается на карту с 12 GB вроде RTX 3060 с небольшим запасом, и комфортно работает в unified memory на Apple Silicon Mac с 16 GB и выше. Минимальный порог, чтобы вообще её загрузить, — 12 GB RAM. Она также умеет работать с изображениями, так что можно подавать ей картинки вместе с текстом, чего большинство моделей этого размера не умеет.

В повседневной работе она ощущается отзывчивой на потребительском железе. На RTX 3060 12GB вы получаете около 41 токена в секунду при 4-битной квантизации — быстрее, чем вы читаете, — а Apple M Max выдаёт примерно 47 tok/s. На 4090, если он у вас есть, всё летает на скорости около 116 tok/s. Подвох в окне контекста на 128K: оно действительно есть, но заполнять его дорого. На полных 128K модели вместе с KV-кэшем нужно в сумме около 27.7 GB — это намного больше того, что вмещает карта на 12 GB, поэтому держите рабочий контекст скромным, если только у вас нет GPU на 24 GB или достаточного объёма unified memory.

В сравнении с Mistral Nemo 12B — очевидной альтернативой того же размера — Gemma 3 12B обычно выигрывает в следовании инструкциям и мультимодальных задачах, поскольку Nemo работает только с текстом, хотя Nemo чаще оказывается более лёгким выбором для чисто длинноконтекстного чата. Если хочется остаться компактнее, Gemma 3 4B снижает требования к памяти, сохраняя поддержку изображений. Главное достоинство Gemma 3 12B в том, что это полноценная модель для работы с изображениями и чатом, которая всё ещё запускается на одной GPU среднего уровня. Одна оговорка: она поставляется под лицензией Google Gemma, которая является open-weight, но несёт специфичные для провайдера условия, поэтому прочитайте их перед любым коммерческим развёртыванием, а не считайте её обычным open source.

Характеристики

Параметры12.2B
Контекстное окно128K токенов
РазработчикGoogle
ЛицензияGemma
Дата выхода2025-03
Лучше всего дляЧат, Изображения

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.355.1 GB8 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.857.4 GB12 GBРекомендуется
Q5_K_M5.658.6 GB16 GBВысокое
Q8_08.513.0 GB24 GBПочти оригинал
F161624.4 GB32 GBОригинал

Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →

Память в зависимости от длины контекста

КонтекстKV-кэш (оценка)Всего памяти (Q4)
4K токенов~0.6 GB~8.0 GB
8K токенов~1.3 GB~8.7 GB
32K токенов~5.1 GB~12.5 GB
128K токенов~20.3 GB~27.7 GB

KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.

Оценка скорости по железу

ЖелезоПропускная способность~Скорость
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~41 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~116 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~11 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~31 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~47 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~7 tok/s

Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.

Запустите локально

Проще всего через Ollama — одна команда, и можно общаться:

ollama run gemma3:12b

Частые вопросы