¿Qué hace falta para este LLM?

Elige el modelo que quieres servir. Lo dimensionamos a partir del checkpoint publicado y listamos las configuraciones más baratas que puedes alquilar hoy y que lo albergan, con la tarifa bajo demanda y serverless de cada una.

1 · Elige un modelo

Modelo
Precisión
Contexto

No publicamos estimaciones por longitud de contexto para esta arquitectura.

2 · Qué necesita

Gemma 3 12B con 16 bits

29 GB de VRAM

con contexto corto: medido a partir del checkpoint publicado, no estimado desde el número de parámetros.

Pesos del modelo
24 GB
Caché KVincluida en la sobrecarga
Sobrecarga de ejecución20 % de los pesos
4,9 GB

Sobre este modelo

Gemma 3 12BGoogle
Parámetros
12,2B
Publicado en
16 bits
Pesos medidos
24 GB
Checkpoint de origengoogle/gemma-3-12b-it

3 · Dónde ejecutarlo

Configuraciones reservables

Las más baratas primero, comprobadas contra 98 tipos de GPU con capacidad reservable en vivo.

ConfiguraciónVRAM totalBajo demandaServerlessDetalles de la GPU
2× NVIDIA Tesla V100 16GB
32 GB
2,8 GB libres
0,05 €/h
0,03 €/GPU-h
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1× NVIDIA Tesla V100 32GB
32 GB
2,8 GB libres
0,10 €/h
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2× NVIDIA RTX 4070 Ti Super
32 GB
2,8 GB libres
0,12 €/h
0,06 €/GPU-h
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2× NVIDIA RTX 5060 Ti
32 GB
2,8 GB libres
0,14 €/h
0,07 €/GPU-h
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3× NVIDIA GTX 1080 Ti
33 GB
3,8 GB libres
0,15 €/h
0,05 €/GPU-h
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4× NVIDIA RTX 3060
48 GB
19 GB libres
0,17 €/h
0,04 €/GPU-h
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2× NVIDIA RTX 3090
48 GB
19 GB libres
0,17 €/h
0,09 €/GPU-h
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4× NVIDIA Titan Xp
48 GB
19 GB libres
0,17 €/h
0,04 €/GPU-h
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Mostrando las 8 más baratas. Pesos del modelo más un 20 % de sobrecarga de ejecución, a partir de tamaños de checkpoint medidos; una longitud de contexto declarada añade su caché KV. Cada precio es la tarifa reservable más barata para ese tamaño exacto de instancia, para la configuración completa: el más barato de los dos se resalta y ordena la tabla. Una cifra ×N es la VRAM total de N tarjetas y no afirma nada sobre el rendimiento de la interconexión.

Cómo se calcula

Los tamaños de los pesos se miden sobre los archivos reales del checkpoint en Hugging Face, nunca se derivan del número de parámetros, que falla con los lanzamientos cuantizados. Sobre los pesos asumimos un 20 % para activaciones, contexto CUDA y holgura del asignador. Declarar una longitud de contexto añade su caché KV de forma explícita, calculada solo para arquitecturas cuya forma de caché indica la configuración sin ambigüedad.

Una configuración que alberga los pesos y la caché pero no ese margen completo se marca como ajustada en lugar de ocultarse: cargará, e incluso puede funcionar con lote de tamaño uno, pero es previsible que falle bajo carga.

Los precios son la tarifa reservable más barata para ese tamaño exacto de instancia, actualizada con el resto del catálogo.

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