← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

Могу ли я запустить Granite 3.3 8B?

Модели Granite 3.3 8B от IBM нужно около 8 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 5.0 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~62 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.

Считываем характеристики вашего железа…

Заметки из практики

Granite 3.3 8B — это ответ IBM в переполненном классе 8B чат-моделей, и нацелен он прямо на тех, кому нужен надёжный локальный помощник, готовый к реальному внедрению. При 8,2 миллиарда параметров в 4-битной квантизации модель занимает около 5 GB, поэтому помещается на 8 GB видеокарту, работает в едином объёме памяти на любом Mac с Apple Silicon, а заявленный минимум в 8 GB RAM означает, что она доступна даже на вполне обычном железе. Если нужно ещё компактнее, 2-битная сборка опускается примерно до 3,4 GB, но за это вы расплачиваетесь качеством.

В повседневной работе модель ощущается быстрой и стабильной в чате. На RTX 3060 12 GB вы увидите около 62 токенов в секунду на 4-битной версии — заметно быстрее, чем вы читаете, — а RTX 4090 разгоняет её примерно до 172 tok/s. M-серия Max держится около 70 tok/s, тогда как режим только на CPU с DDR5 даёт скорее 10 tok/s и годится лишь для терпеливых фоновых задач. Контекстное окно в 128K реальное, но относитесь к нему как к потолку: его полное заполнение поднимает суммарный объём памяти примерно до 22 GB, поэтому на 8 GB карте держите рабочий контекст в пределах нескольких тысяч токенов.

На фоне конкурентов Granite 3.3 8B — это рабочая лошадка, а не звезда. Qwen 3 8B, почти такая же по размеру, обычно выигрывает на задачах с упором на рассуждения и многошаговых запросах, а если вам нужна настоящая мощь в коде, лучше подойдёт куда более крупная Granite 4.0 H Small. Зато эта модель предлагает ясность лицензирования: она под Apache 2.0, так что её можно использовать в коммерции и в продакшене без специфичных для провайдера условий. Для бизнеса, которому нужна маленькая, предсказуемая чат-модель для развёртывания без юридических сомнений, именно эта открытость и есть главная ценность.

Характеристики

Параметры8.2B
Контекстное окно128K токенов
РазработчикIBM
ЛицензияApache 2.0
Дата выхода2025-05
Лучше всего дляЧат

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.353.4 GB6 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.855.0 GB8 GBРекомендуется
Q5_K_M5.655.8 GB12 GBВысокое
Q8_08.58.7 GB16 GBПочти оригинал
F161616.4 GB24 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~0.5 GB~5.5 GB
8K токенов~1.1 GB~6.1 GB
32K токенов~4.2 GB~9.2 GB
128K токенов~17.0 GB~22.0 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~62 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~172 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~17 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~46 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~70 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~10 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 granite3.3

Частые вопросы