gemma-3-4b-it

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-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-3-4b-it

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 25.45 2,19 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 77.80 4,56 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 119.26 4,87 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 2,99 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 154.08 4,86 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 11,36 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 7,21 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 124.06 14,95 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 141.00 14,94 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 17,83 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 31,02 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 27,54 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 56,20 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 32.81 2,05 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 86.02 4,39 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 118.17 4,70 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 2,99 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 134.30 4,74 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 11,36 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 7,09 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 152.63 14,82 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 191.74 14,25 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 238.39 17,14 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 31,02 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 27,46 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 56,20 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 17.61 1,01 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 38.95 3,38 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 53.83 3,87 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 1,82 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 68.01 3,68 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 10,19 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 88.28 6,03 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 92.36 14,14 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 107.33 13,47 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 17,02 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 30,21 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 26,72 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 55,39 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.