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
Размер по квантизации
| Квантизация | Бит/вес | Загрузка | Мин. RAM | Качество |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.4 GB | 6 GB | Заметная потеря |
| Q4_K_MРекомендуется | 4.85 | 5.0 GB | 8 GB | Рекомендуется |
| Q5_K_M | 5.65 | 5.8 GB | 12 GB | Высокое |
| Q8_0 | 8.5 | 8.7 GB | 16 GB | Почти оригинал |
| F16 | 16 | 16.4 GB | 24 GB | Оригинал |
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
| Контекст | KV-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
| Железо | Пропускная способность | ~Скорость |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~62 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~172 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~17 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~46 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 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 granite3.3Источники и загрузки