Gemma-3-1B

Gemma 3 1B — компактная языковая модель от Google DeepMind, достигающая удивительного баланса между размером и возможностями. Со всего 1 миллиардом параметров и контекстным окном в 32K токенов, модель отличается высокой эффективностью и может работать на устройствах с ограниченными ресурсами. Благодаря архитектуре Gemma 3 1B обеспечивает оптимальное использование памяти, что делает её идеальным выбором для встраиваемых систем и мобильных приложений.

Важно отметить, что версия 1B является текстовой моделью и не поддерживает работу с изображениями, в отличие от более крупных представителей линейки Gemma 3 (4B, 12B и 27B), обладающих мультимодальными возможностями. Также она ограничена в плане языковой поддержки и оптимизирована в первую очередь для задач на английском языке.

Модель доступна с открытыми весами и легко дообучается, что позволяет разработчикам адаптировать её под свои нужды. Она представлена в нескольких уровнях квантования, начиная с 32-битного и заканчивая 4-битным, что даёт дополнительную гибкость при развертывании на разных аппаратных платформах.


Дата анонса: 12.03.2025
Параметров: 1B
Контекст: 33K
Слоев: 26, с полным вниманием: 4
Тип внимания: Sliding Window Attention
Разработчик: Google DeepMind
Версия Transformers: 4.50.0.dev0
Лицензия: gemma

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Gemma-3-1B. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Gemma-3-1B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 35,44 Запустить
rtx2080ti-1.10.16.500
32 768
1 34,23 ₽ 20,81 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 52,19 35,44 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 70,13 58,84 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 17,88 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 73,51 58,84 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 95,84 58,84 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 82,25 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 120,94 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 94,31 82,25 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 99,99 222,69 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 103,88 222,69 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 205,74 263,66 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 401,18 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 35,66 Запустить
rtx2080ti-1.10.16.500
32 768
1 34,23 ₽ 21,03 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 35,66 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 59,07 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 18,10 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 59,07 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 59,07 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 82,47 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 121,16 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 82,47 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 222,92 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 222,92 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 263,88 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 401,40 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 35,44 Запустить
rtx2080ti-1.10.16.500
32 768
1 34,23 ₽ 20,81 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 51,26 35,44 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 62,65 58,84 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 17,88 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 78,35 58,84 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 87,18 58,84 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 82,25 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 120,94 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 83,91 82,25 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 110,85 222,69 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 116,27 222,69 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 260,99 263,66 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 401,18 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.