Gemma 3 27B IT: requisitos de VRAM e memória

Checkpoints específicos, com arquitetura e arquivos de peso rastreáveis. GGUF Q4_0 (Google QAT): 17,20 GiB–17,97 GiB em 8.192 tokens, 1 sequência, KV FP16, llama.cpp.

Este resultado é uma estimativa, não um rastreio medido.Não verificadoPesos com arquivo

Publicador e procedência

Camadas de memória desta estimativa

Bytes do arquivo, KV bruto, extras do engine e demanda total ficam separados. Isto não é um rastreio de execução.

Weight artifact
16,05 GiB (17.229.630.496 bytes)
Raw KV cache
1,03 GiB (1.107.296.256 bytes)
Engine extras / workspace
0,13 GiB–0,89 GiB
Total estimated demand
17,20 GiB–17,97 GiB

Arquivos contados

QuantizaçãoArquivos contadosBytesMotor de execuçãoEvidência
Official BF16 safetensors (text + SigLIP vision tower)
bf16
12 shards safetensors
Total de bytes selecionados: 54.864.980.440 (51,10 GiB / 54,86 GB)
Primeiro shard: model-00001-of-00012.safetensors
Último shard: model-00012-of-00012.safetensors
Ver todos os 12 arquivos de shard
  • model-00001-of-00012.safetensors
  • model-00002-of-00012.safetensors
  • model-00003-of-00012.safetensors
  • model-00004-of-00012.safetensors
  • model-00005-of-00012.safetensors
  • model-00006-of-00012.safetensors
  • model-00007-of-00012.safetensors
  • model-00008-of-00012.safetensors
  • model-00009-of-00012.safetensors
  • model-00010-of-00012.safetensors
  • model-00011-of-00012.safetensors
  • model-00012-of-00012.safetensors
54.864.980.440 (51,10 GiB / 54,86 GB)vllm, sglang, unspecifiedfile-metadata
GGUF Q4_0 (Google QAT)
gguf-q4_0
gemma-3-27b-it-q4_0.gguf17.229.630.496 (16,05 GiB / 17,23 GB)llama.cpp, ollama, unspecifiedfile-metadata
INT4 theoreticalNenhum arquivo publicado13.716.203.320 (Linhas teóricas não são artefactos descarregáveis.)—theoretical

Memória por quantização e contexto

Sequências concorrentes = 1. O KV padrão é FP16. O intervalo inclui extras de runtime documentados para o engine indicado. Os números usam o mesmo núcleo da calculadora interativa.

Quantização2.048 tokens8.192 tokens32.768 tokens
Official BF16 safetensors (text + SigLIP vision tower)52,28 GiB–54,18 GiB52,75 GiB–54,66 GiB54,63 GiB–56,59 GiB
GGUF Q4_0 (Google QAT)16,73 GiB–17,44 GiB17,20 GiB–17,97 GiB19,08 GiB–19,98 GiB
INT4 theoretical
Linhas teóricas não são artefactos descarregáveis.
13,46 GiB–17,69 GiB13,93 GiB–18,30 GiB15,81 GiB–20,60 GiB

Cache KV (dados brutos)

Abrir a calculadora com este modelo

Páginas relacionadas

Fontes

Premissas que afetam o resultado

Calculadora

A carregar o snapshot do catálogo…

Escolha primeiro um modelo e depois confira o equipamento.

Quantização

Tipo de dispositivo

Carga

O comprimento de contexto afeta principalmente a memória do KV cache.

Configurações avançadas
Runtime

Engine e tipo de cache KV desta estimativa.

Carga

Cenário de overhead e o espaço de prefill.

Topologia

Como o modelo é dividido entre dispositivos. A memória não é somada.

O número de réplicas é avançado. A quantidade são nós ou GPUs, não réplicas.

Orçamento

Reserva do sistema e margem de segurança. Um número vazio mantém o valor anterior.

GiB (2^30 bytes)

%

Modelo personalizado

Importe uma config ou digite a arquitetura. Nada é varrido até você importar.

O arquivo é lido só no navegador e não é enviado.

Só huggingface.co, só config.json, sem token. Repositório privado é recusado.

Pesquise ou escolha um modelo do catálogo para ver a VRAM necessária e rodar um LLM local.

Pesquise ou escolha um modelo do catálogo para ver a VRAM necessária e rodar um LLM local.