← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

Могу ли я запустить Gemma 3 1B?

Модели Gemma 3 1B от Google нужно около 3 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 0.6 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~505 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.

Считываем характеристики вашего железа…

Заметки из практики

Gemma 3 1B — крошечная чат-модель от Google, созданная для случаев, когда нужен локальный ассистент, который загружается мгновенно и запускается почти где угодно. В 4-битной квантизации она весит всего около 0.6 GB, а даже 8-битная сборка — примерно 1.1 GB, так что модель помещается в 3 GB RAM с большим запасом. Это значит, что она работает на старом ноутбуке, устройстве класса Raspberry Pi или чипе уровня смартфона, не задействуя дискретную GPU. Если вам нужно что-то для быстрого чата, набросков текста или встраивания в приложение, где дорог каждый мегабайт, — это та самая модель.

В повседневной работе главное — чистая скорость. На RTX 4090 она выдаёт около 1413 токенов в секунду, более типичная RTX 3060 всё ещё держит примерно 505 tok/s, а Apple M Max — около 575 tok/s. Даже на чистом CPU с памятью DDR5 получается порядка 84 tok/s — быстрее, чем вы успеваете читать. Контекстное окно — 32K, и в отличие от моделей покрупнее заполнять его можно дёшево: при полных 32K всё целиком занимает около 2.2 GB суммарно, так что память здесь точно не станет тем, что вас остановит.

Стоит честно сказать про её размер: при 1B параметров это не модель для рассуждений или кода, и на длинных многошаговых инструкциях она теряет нить. Если есть запас ресурсов, Gemma 3 4B обычно лучше справляется со сложными запросами и добавляет работу с изображениями, а Llama 3.2 1B — очевидная альтернатива того же веса для сравнения в обычном чате. Главная сильная черта Gemma 3 1B в том, что это, пожалуй, самая маленькая по-настоящему пригодная к работе чат-модель, которую можно запустить. Одна оговорка: она поставляется под лицензией Google Gemma — она с открытыми весами, но содержит специфичные для провайдера условия, поэтому прочитайте их, прежде чем использовать модель коммерчески.

Характеристики

Параметры1B
Контекстное окно32K токенов
РазработчикGoogle
ЛицензияGemma
Дата выхода2025-03
Лучше всего дляЧат

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.350.4 GB2 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.850.6 GB3 GBРекомендуется
Q5_K_M5.650.7 GB3 GBВысокое
Q8_08.51.1 GB3 GBПочти оригинал
F16162.0 GB4 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~0.2 GB~0.8 GB
8K токенов~0.4 GB~1.0 GB
32K токенов~1.6 GB~2.2 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~505 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~1413 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~140 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~379 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~575 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~84 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 gemma3:1b

Частые вопросы