Gemma-3-4B

мультимодальная
русскоязычная

Gemma 3 4B – компактный ИИ от компании Google Deep Mind, предлагающая отличный баланс между размером и функциональностью. В отличие от базовой версии 1B, модель 4B поддерживает мультимодальные входы: текст, изображения (разрешение до 896x896 пикселей) и короткие видео. Например, модель может распознавать объекты и текст на изображениях, например, извлекать данные с чеков или этикеток. Для обработки изображений используется визуальный энкодер SigLIP, который сегментирует большие файлы автоматически.

Инновационная архитектура и эффективное соотношение локального и глобального внимания 5:1 для оптимизации памяти позволяет поддерживать работу с контекстным окном до 128K токенов. Gemma 3 4B поддерживает 35 языков в том числе русский. Реализованы возможности вызова функций (function calling), что позволяет интегрироваться с API для автоматизации задач, например генерации SQL-запросов или преобразования данных.

Модель отлично подходит для создания интеллектуальных помощников и быстрой обработки документов и изображений, что делает её идеальным выбором для разработчиков, которым нужны мультимодальные функции без значительных вычислительных затрат.


Дата анонса: 12.03.2025
Параметров: 4B
Контекст: 132K
Слоев: 34, с полным вниманием: 5
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-3-4B. 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-3-4B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
131 072
1 29,33 ₽ 2,09 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 2,09 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 4,13 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
131 072
tensor
2 61,37 ₽ 2,91 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 4,13 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 2,40 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 4,13 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 6,18 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 9,56 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 6,18 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 18,45 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 18,45 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 22,03 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 34,05 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
131 072
1 29,33 ₽ 2,32 Запустить
rtx2080ti-1.10.16.500
131 072
1 34,23 ₽ 1,04 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 2,32 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 4,37 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
131 072
1 51,34 ₽ 0,79 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 4,37 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 4,37 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 6,41 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 9,80 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 6,41 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 18,69 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 18,69 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 22,27 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 34,29 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
131 072
1 29,33 ₽ 0,94 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 17,61 0,94 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 38,23 2,98 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
131 072
tensor
2 61,37 ₽ 1,76 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 53,83 2,98 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 1,25 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 68,01 2,98 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 5,03 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 8,41 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 88,28 5,03 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 92,36 17,30 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 105,71 17,30 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 20,88 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 32,90 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.