OCR / VisionGemmaMIT

Gemma 4 12B Unified

google/gemma-4-12b-it

参数量

12B

上下文

256K

下载量

3M

点赞

1.4K

架构

transformer

在 HuggingFace 查看

GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
31.9 GB
RAM 47.8 · Disk 73.9
35.3 GB
RAM 53.0 · Disk 99.9
52.5 GB
RAM 78.7 · Disk 138.9
FP88bit
17.7 GB
RAM 32.0 · Disk 56.4
20.5 GB
RAM 32.0 · Disk 82.4
37.0 GB
RAM 55.5 · Disk 121.4
INT88bit
17.7 GB
RAM 32.0 · Disk 56.4
20.5 GB
RAM 32.0 · Disk 82.4
37.0 GB
RAM 55.5 · Disk 121.4
AWQ4bit
10.9 GB
RAM 32.0 · Disk 48.0
13.4 GB
RAM 32.0 · Disk 74.0
29.6 GB
RAM 44.4 · Disk 113.0
GPTQ4bit
11.0 GB
RAM 32.0 · Disk 48.2
13.5 GB
RAM 32.0 · Disk 74.2
29.7 GB
RAM 44.6 · Disk 113.2
GGUF4bit
11.2 GB
RAM 32.0 · Disk 48.4
13.7 GB
RAM 32.0 · Disk 74.4
29.9 GB
RAM 44.8 · Disk 113.4

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5090

32 GB VRAM

$257/月

≈ 309 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 216.3 tok/s

score 0.6093

Deploy on vast ↗
Cheapest

1× RTX 4070S Ti

16 GB VRAM

$49.5/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.6653

Deploy on vast ↗
Performance

8× H100 SXM

640 GB VRAM

$9,362/月

≈ 1848.3 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 1293.8 tok/s

score 0.2415

Deploy on vast ↗
Min Complexity

1× RTX 3090

24 GB VRAM

$76.5/月

≈ 161.4 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 113 tok/s

score 0.6442

Deploy on vast ↗

💬 社区 —— 真实部署经验

0 文章 · 0 实测

进入社区 →

单卡可运行的 GPU

RTX 4070S Ti

16 GB VRAM

$49.5

/月 · vast

RTX 4080S

16 GB VRAM

$50.0

/月 · vast

RTX 3090

24 GB VRAM

$76.5

/月 · vast

RTX 5070 Ti

16 GB VRAM

$86.3

/月 · vast

Tesla V100

16 GB VRAM

$88.4

/月 · vast

AmciHub

AI 模型部署与算力决策平台——分析 AI 模型的硬件需求、GPU 性能、云端价格与部署成本,帮助你选择合适的部署方案。

© 2026 AmciHub. 保留所有权利。 Model → Requirement → GPU → Benchmark → Cloud → Cost → Recommendation