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Gemma7B params8k contesto

CodeGemma 7B in locale

CodeGemma 7B è un LLM open-weight della famiglia Gemma, con 7B parametri. Uso principale: code and developer agents. Hardware minimo rilevato: GTX 1060 6GB (6 GB).

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Scheda tecnica
Parametri7B
Contesto massimo8k
Q4_K_M4.4 GB
Q5_K_M5.4 GB
Q87.8 GB
FP1615.6 GB
FamigliaGemma
Ultima sync2026-05-12

Quantization disponibili

Q4_K_M
4.4GB

Accettabile. Buon compromesso con VRAM limitata.

Q5_K_M
5.4GB

Buona qualità. Punto dolce tra dimensione e precisione.

Q8
7.8GB

Qualità quasi FP16. Comoda in produzione.

FP16
15.6GB

Precisione di riferimento. Qualità massima, più VRAM.

GPU compatibili

GPU capaci di eseguire CodeGemma 7B su una sola scheda, ordinate per margine VRAM.

GTX 1060 6GB
NVIDIA
6 GB · GTX 10
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1660
NVIDIA
6 GB · GTX 16
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1660 Super
NVIDIA
6 GB · GTX 16
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1660 Ti
NVIDIA
6 GB · GTX 16
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
RTX 2060 6GB
NVIDIA
6 GB · RTX 20
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
RTX 3050 6GB
NVIDIA
6 GB · RTX 30
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
Arc A380
Intel
6 GB · Arc Alchemist
4.4 / 6 GBcomodo · Q4
GTX 1070
NVIDIA
8 GB · GTX 10
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
GTX 1070 Ti
NVIDIA
8 GB · GTX 10
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
GTX 1080
NVIDIA
8 GB · GTX 10
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
RTX 2060 Super
NVIDIA
8 GB · RTX 20
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
RTX 2070
NVIDIA
8 GB · RTX 20
5.4 / 8 GBcomodo · Q5

Rig multi-GPU consigliati

Per CodeGemma 7B con quantization più alta o più contesto, un rig multi-GPU offre più margine.

2× GTX 1650
NVIDIA
8 GB · GTX 16
5.4 / 8 GBcomodo · Q5
2× GTX 1060 6GB
NVIDIA
12 GB · GTX 10
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× GTX 1660
NVIDIA
12 GB · GTX 16
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× GTX 1660 Super
NVIDIA
12 GB · GTX 16
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× GTX 1660 Ti
NVIDIA
12 GB · GTX 16
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× RTX 2060 6GB
NVIDIA
12 GB · RTX 20
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× RTX 3050 6GB
NVIDIA
12 GB · RTX 30
7.8 / 12 GBcomodo · Q8
2× Arc A380
Intel
12 GB · Arc Alchemist
7.8 / 12 GBcomodo · Q8

Rig consigliato

2× GTX 1650

CodeGemma 7B with Ubuntu, vLLM, Open WebUI and the model already downloaded.

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