Familia Gemma · 12B de parámetros

Gemma 4 12B

Gemma 4 12B (Google): modelo denso multimodal (texto, visión, audio), 256k de contexto, ~7 GB de VRAM en Q4. Apache 2.0, multilingüe.

🇺🇸 Google·Licencia Apache 2.0·Contexto 256k tokens·Fecha de lanzamiento 23 de mayo de 2026·Probado en el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado) · nuestras mediciones← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Multimodal texto/visión/audio
  • 256k de contexto
  • Apache 2.0 comercial
  • ~7 GB VRAM en Q4
Limitaciones que debes conocer
  • —Modelo denso de 12B más lento que un MoE de tamaño comparable
  • —Velocidad moderada en GPU de gama baja
Arquitectura
Transformer denso de 12B · 256k de contexto · multimodal
Entrenamiento
Google, familia Gemma 4. Entradas multimodales (texto, imagen, audio) y soporte multilingüe. Licencia Apache 2.0.
Ideal para
Multimodal localMultilingüeContexto largo

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : google/gemma-4-12B
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
7 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
9 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
13 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
24 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 16 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Gemma 4 12B?

Para ejecutar Gemma 4 12B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 7 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: Gemma 4 12B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~18t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~28t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~45t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900