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Gemma 3·General LLM·Gemma Terms of Use·Google·2025

Gemma 3 4B: hardware y encaje de negocio

  • Vision
  • Multilingual
  • Long context

Generación más reciente de Gemma con un contexto mucho más largo que Gemma 2 y entrada de imágenes multimodal. Trata los tamaños como aproximados; verifica el lanzamiento exacto antes de confiar en ellos.

Parámetros
~4B
Contexto
~128K tokens
Despliegue
local
VRAM a 4 bits
~3GB

Para qué sirve Gemma 3 4B

  • Asistente en el dispositivo
  • Soporte multilingüe
  • Tareas ligeras de documentos/imágenes
compactomultilingüevisióncontexto largo

Mejores opciones de cuantización

Memoria aproximada por cuantización (pesos + caché KV con contexto moderado). Trátala como ±.

Cuant.~MemoriaCuándo usarla
Q4_K_M~3GBMejor equilibrio tamaño/calidad: la opción por defecto habitual para servir en local.
Q8_0~4.5GBMayor fidelidad; ~1,7× la memoria de 4 bits.
FP16~8GBPrecisión completa; mayor huella, mejor calidad.

Ejecuta Gemma 3 4B en local

Descárgalo y ejecútalo con Ollama, o consigue los pesos en Hugging Face.

$ ollama run gemma3:4b
Repositorio de Hugging Face
google/gemma-3-4b-it

Hardware compatible

Dispositivos de nuestro catálogo valorados para Gemma 3 4B, primero los que mejor encajan.

  • Supermicro 8x H100 SuperServer
    Supermicro · AI Servers

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~555.2GB de margen — alrededor de 70 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien
  • Dell PowerEdge XE9680
    Dell · AI Servers

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~555.2GB de margen — alrededor de 70 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien
  • AMD Instinct MI300X
    AMD · Datacenter GPUs

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~161GB de margen — alrededor de 21 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien
  • NVIDIA H200 (141GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~116.1GB de margen — alrededor de 15 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien
  • Cloud H200 141GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~116.1GB de margen — alrededor de 15 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien
  • NVIDIA H100 (80GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~62.4GB de margen — alrededor de 8 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien
  • Cloud H100 80GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~62.4GB de margen — alrededor de 8 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien
  • HP Z8 Fury G5 Workstation
    HP · AI Workstations

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~76.5GB de margen — alrededor de 10 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien
  • Lenovo ThinkStation PX Workstation
    Lenovo · AI Workstations

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~76.5GB de margen — alrededor de 10 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien
  • Supermicro AI Workstation
    Supermicro · AI Workstations

    Cabe en FP16 (~8GB) con ~76.5GB de margen — alrededor de 10 instancias simultáneas.

    FP16 · ~8GBFunciona bien

Úsalo dentro del AI Business OS

Gemma 3 4B encaja con estos arquetipos de agente del AI Business OS:

Un modelo es solo el motor. Dentro del AI Business OS se envuelve con permisos, herramientas, conectores, RAG y auditoría para que pueda hacer trabajo de negocio de forma segura: descubre cómo funciona el AI Business OS →

Preguntas frecuentes

¿Qué hardware necesito para ejecutar Gemma 3 4B?+

A 4 bits necesitas aproximadamente ~3GB de memoria utilizable. La opción autoalojable mínima de nuestro catálogo es la NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB. Para una ejecución cómoda recomendamos la Supermicro 8x H100 SuperServer.

¿Qué cuantización debería usar para Gemma 3 4B?+

Q4_K_M es la opción por defecto habitual: el mejor equilibrio tamaño/calidad. Sube a Q8_0 o FP16 si tienes memoria de sobra y quieres mayor fidelidad.

¿Debería ejecutar Gemma 3 4B en local o en la nube?+

Para Gemma 3 4B se recomienda local primero. Cabe con holgura en hardware propio, manteniendo los datos privados y los costes predecibles.

Otros tamaños de la familia Gemma 3

Todos los modelos Gemma 3 →

Misma familia, distinto tamaño. Elige la variante que encaje con tu hardware.

Modelos relacionados

Opciones similares: hermanos de familia y modelos del mismo tipo con tamaño más próximo.

Usa Gemma 3 4B dentro de tu AI Business OS

BrainOutput te ayuda a ejecutar Gemma 3 4B como un agente de negocio privado, envuelto con las herramientas, los conectores, el RAG y las salvaguardas que necesita para hacer trabajo real en hardware que tú controlas.