gemma-3-1b-it

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-it. 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-it

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 52.19 41,51 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 70.13 74,30 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 20,80 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 85.10 78,70 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 95.84 78,53 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 76,40 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 80,80 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 94.31 111,03 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 105.64 143,24 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 103.88 143,10 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 205.74 169,79 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 144,21 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 259,42 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 260,39 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 41,51 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 74,30 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 20,80 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 78,70 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 78,53 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 76,40 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 80,80 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 111,03 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 143,24 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 143,10 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 169,79 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 144,21 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 259,42 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 260,39 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 51.26 37,31 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 62.69 70,10 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 16,60 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 80.56 74,50 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 89.07 74,33 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 74,30 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 78,70 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 83.91 106,83 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 110.85 141,30 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 116.27 141,16 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 260.99 167,85 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 143,24 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 257,48 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 259,42 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

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

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.