Gemma4B params128k contextopopular
Gemma 3 4B en local
Gemma 3 4B es un LLM open-weight de la familia Gemma, con 4B parámetros. Uso principal: chat, RAG and general assistance. Hardware mínimo detectado: GTX 1650 (4 GB).
Ficha técnica
Parámetros4B
Contexto máximo128k
Q4_K_M2.5 GB
Q5_K_M3.1 GB
Q84.5 GB
FP168.9 GB
FamiliaGemma
Última sync2026-05-12
Quantizations disponibles
pesos GGUFQ4_K_M
2.5GB
Aceptable. Buen compromiso si la VRAM es limitada.
Q5_K_M
3.1GB
Buena calidad. Punto dulce tamaño / precisión.
Q8
4.5GB
Calidad casi FP16. Cómodo para producción.
FP16
8.9GB
Precisión de referencia. Máxima calidad, más VRAM.
GPUs compatibles
12 single-GPUGPUs capaces de ejecutar Gemma 3 4B en una sola tarjeta, ordenadas por margen de VRAM.
GTX 1650
NVIDIA4 GB · GTX 16
3.1 / 4 GBcómodo · Q5
GTX 1060 6GB
NVIDIA6 GB · GTX 10
4.5 / 6 GBcómodo · Q8
GTX 1660
NVIDIA6 GB · GTX 16
4.5 / 6 GBcómodo · Q8
GTX 1660 Super
NVIDIA6 GB · GTX 16
4.5 / 6 GBcómodo · Q8
GTX 1660 Ti
NVIDIA6 GB · GTX 16
4.5 / 6 GBcómodo · Q8
RTX 2060 6GB
NVIDIA6 GB · RTX 20
4.5 / 6 GBcómodo · Q8
RTX 3050 6GB
NVIDIA6 GB · RTX 30
4.5 / 6 GBcómodo · Q8
Arc A380
Intel6 GB · Arc Alchemist
4.5 / 6 GBcómodo · Q8
GTX 1070
NVIDIA8 GB · GTX 10
4.5 / 8 GBcómodo · Q8
GTX 1070 Ti
NVIDIA8 GB · GTX 10
4.5 / 8 GBcómodo · Q8
GTX 1080
NVIDIA8 GB · GTX 10
4.5 / 8 GBcómodo · Q8
RTX 2060 Super
NVIDIA8 GB · RTX 20
4.5 / 8 GBcómodo · Q8
Rigs multi-GPU recomendados
2x / 4x consumer GPUsPara Gemma 3 4B con quantization más alta o más contexto, un rig multi-GPU da más margen.
2× GTX 1650
NVIDIA8 GB · GTX 16
4.5 / 8 GBcómodo · Q8
2× GTX 1060 6GB
NVIDIA12 GB · GTX 10
8.9 / 12 GBcómodo · FP16
2× GTX 1660
NVIDIA12 GB · GTX 16
8.9 / 12 GBcómodo · FP16
2× GTX 1660 Super
NVIDIA12 GB · GTX 16
8.9 / 12 GBcómodo · FP16
2× GTX 1660 Ti
NVIDIA12 GB · GTX 16
8.9 / 12 GBcómodo · FP16
2× RTX 2060 6GB
NVIDIA12 GB · RTX 20
8.9 / 12 GBcómodo · FP16
2× RTX 3050 6GB
NVIDIA12 GB · RTX 30
8.9 / 12 GBcómodo · FP16
2× Arc A380
Intel12 GB · Arc Alchemist
8.9 / 12 GBcómodo · FP16
Rig recomendado
2× GTX 1650
Gemma 3 4B with Ubuntu, vLLM, Open WebUI and the model already downloaded.
Modelos similares
Estimaciones VRAM: parámetros x bits/8 más margen. El rendimiento real varía según motor, contexto y batch.
sync: 2026-05-12