¿Puede NVIDIA GeForce RTX 3090 ejecutar gemma-4-12B-it?

Esta página fue escrita y traducida automáticamente por IA y verificada por software con respecto a sus fuentes, sin edición humana. Las especificaciones provienen de las fuentes indicadas; los requisitos de memoria y las velocidades son estimaciones calculadas con fórmulas publicadas. Cómo usamos la IA

Cabe Según la comprobación de carga predeterminada de llama.cpp, gemma-4-12B-it cabe en NVIDIA GeForce RTX 3090 con Q8_0 y un contexto de 8192 tokens. Una tarjeta necesita 15,6 GiB disponibles para «Cabe».

Con Q8_0, la mayor longitud de contexto que cabe es de 262.144 tokens.

“Cabe” significa que la comprobación de carga predeterminada --fit de llama.cpp colocaría todas las capas en la GPU: nuestra estimación de los búferes de llama.cpp, más su margen de error, más la reserva de 1 GiB por tarjeta de llama.cpp, está dentro de la memoria contada como disponible. No garantiza que quepa el pico de memoria durante la generación. Cómo se deciden los resultados

Valores actualizados el 19 oct 2026 · Calculadora

Perfil de ejecución: llama.cpp, motor de ejecución CUDA (GPU discreta NVIDIA), todas las capas en la GPU, Flash Attention activado, micro-lote (-ub) 512, KV cache F16, contexto (-c) según se indica; «Cabe» se determina con las 4 secuencias paralelas predeterminadas de llama-server (-np auto, KV cache unificada) y «No cabe» con 1 secuencia; GPU inactiva, sin otros programas que usen su memoria.

Memoria contada como disponible para «Cabe» (C_low): 21,44 GiB por tarjeta = 24 GiB nominales − 453 MiB (nominal menos el total que llama.cpp indicó para esta GPU en registros públicos) − 2112 MiB (el mayor uso de arranque y de ejecución observado en los registros públicos de este perfil), redondeado hacia abajo a un múltiplo de 64 MiB.

Estos resultados se aplican a la configuración observada en registros públicos, en la que llama.cpp indicó 24.123 MiB de memoria total para esta GPU. No se cubren los ajustes que reducen la memoria utilizable (por ejemplo, ECC, si la tarjeta lo admite).

Memoria usada para «No cabe» (C_high): los 24 GiB completos por tarjeta. Perfiles de ejecución y sus mediciones

Memoria necesaria por cuantización y longitud de contexto

Memoria disponible necesaria para “Cabe” (X, GiB por tarjeta) y el resultado en NVIDIA GeForce RTX 3090.
Cuantización	4096	8192	32.768	131.072
BF16	26,3 GiB Al límite	26,5 GiB Al límite	27,0 GiB Al límite	28,7 GiB Al límite
Q8_0	15,3 GiB Cabe	15,6 GiB Cabe	16,0 GiB Cabe	17,8 GiB Cabe
Q6_K	12,5 GiB Cabe	12,7 GiB Cabe	13,2 GiB Cabe	15,0 GiB Cabe
Q5_K_M	11,2 GiB Cabe	11,4 GiB Cabe	11,8 GiB Cabe	13,6 GiB Cabe
Q4_K_M	9,9 GiB Cabe	10,1 GiB Cabe	10,6 GiB Cabe	12,4 GiB Cabe
Q4_0	9,5 GiB Cabe	9,8 GiB Cabe	10,2 GiB Cabe	12,0 GiB Cabe
IQ4_XS	9,2 GiB Cabe	9,4 GiB Cabe	9,8 GiB Cabe	11,6 GiB Cabe
Q3_K_M	8,5 GiB Cabe	8,7 GiB Cabe	9,2 GiB Cabe	11,0 GiB Cabe

¿Qué tan rápido puede generar?

Con Q8_0, el límite teórico es de aproximadamente 71,3 tokens por segundo (936 GB/s ÷ 13,12 GB leídos por token).

El techo de velocidad es el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por cada token generado. Es un límite superior teórico; las pruebas de rendimiento públicas de llama.cpp suelen alcanzar entre la mitad y cuatro quintos de ese valor, y con modelos pequeños y modelos de mezcla de expertos a menudo alcanzan menos. Pruebas de rendimiento públicas

Alternativas

Otras GPUs de 24 GB en las que gemma-4-12B-it cabe

AMD Radeon RX 7900 XTX 24 GB
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 24 GB

El modelo más grande de la misma familia que cabe en NVIDIA GeForce RTX 3090

gemma-4-31B-it 30,7B · Q3_K_M

Misma familia: el mismo editor y el mismo nombre de modelo hasta el número de parámetros.

Fuentes

Página del modelo, con todas las cuantizaciones y sus archivos: gemma-4-12B-it
Página de la GPU, con cada especificación y sus fuentes: NVIDIA GeForce RTX 3090
Archivos del modelo en Hugging Face (revisiones fijadas): google/gemma-4-12B-it@707f0a3, unsloth/gemma-4-12b-it-GGUF@fc034cf
Tamaño de memoria de NVIDIA GeForce RTX 3090 según: Wikipedia: GeForce RTX 30 series (CC BY-SA 4.0), GetDeploying GPU Models (CC BY 4.0)
Metodología