LLMGemmaMIT

Gemma2 2B

google/gemma-2-2b-it

参数量

2.6B

上下文

8K

下载量

670K

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
11.1 GB
RAM 32.0 · Disk 46.6
27.1 GB
RAM 40.7 · Disk 72.6
124.3 GB
RAM 186.4 · Disk 111.6
FP88bit
8.0 GB
RAM 32.0 · Disk 42.8
23.9 GB
RAM 35.9 · Disk 68.8
120.9 GB
RAM 181.4 · Disk 107.8
INT88bit
8.0 GB
RAM 32.0 · Disk 42.8
23.9 GB
RAM 35.9 · Disk 68.8
120.9 GB
RAM 181.4 · Disk 107.8
AWQ4bit
6.5 GB
RAM 32.0 · Disk 41.0
22.4 GB
RAM 33.5 · Disk 67.0
119.3 GB
RAM 179.0 · Disk 106.0
GPTQ4bit
6.6 GB
RAM 32.0 · Disk 41.0
22.4 GB
RAM 33.6 · Disk 67.0
119.4 GB
RAM 179.0 · Disk 106.0
GGUF4bit
6.6 GB
RAM 32.0 · Disk 41.0
22.4 GB
RAM 33.6 · Disk 67.0
119.4 GB
RAM 179.1 · Disk 106.0

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5090

32 GB VRAM

$257/月

≈ 1422.2 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 995.5 tok/s

score 0.6838

Deploy on vast ↗
Cheapest

1× RTX 3090

24 GB VRAM

$76.5/月

≈ 742.9 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 520 tok/s

score 0.6466

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 12190.5 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 8533.4 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX 4090

24 GB VRAM

$99.0/月

≈ 800 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 560 tok/s

score 0.6467

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 3090

24 GB VRAM

$76.5

/月 · vast

RTX 4090

24 GB VRAM

$99.0

/月 · vast

RTX 4090D

24 GB VRAM

$117

/月 · vast

L4

24 GB VRAM

$147

/月 · vast

A10

24 GB VRAM

$176

/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