Gemma 4 12B IT en Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Gemma 4 12B IT (11.96B total, 11.96B activos, GQA Denso) requiere 6.63 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 7.63 GiB totales a 8K de contexto y 8 GiB a 32K en Ryzen AI Max+ 395 128GB (~25.3 tok/s).

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Modelo de Pesos Abiertos11.96B / 11.96B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 6.63 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

128 GB · 256 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 7.63 GiB (8.19 GB) / 128 GiB (6%)

Pesos del Modelo: 6.63 GiB Caché KV y Estado: 0.44 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

7.63 GiB

8.19 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

99.8 GiB

128 GB (física)

Margen de Seguridad

+92.17 GiB

6% utilización

Velocidad Decode Est.

~25.3 tok/s

11.96B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~1036 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~3954 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.67

GQA Denso · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX 3060 12GB (12GB)

~$280

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.06 / h

1x RTX 3060 12GB

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/gemma-4-12b-it-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve google/gemma-4-12B-it \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~3954ms · ~25.3 tok/s)

[Gemma 4 12B IT · 7.63 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-04

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~18.5 meses

Electricidad local est.: $3.51 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX 3090 (Nube Comunitaria)	24 GB	$0.22 / h	$26.75 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x RTX 3060 12GB (Host Verificado)	12 GB	$0.06 / h	$7.42 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.57 / h	$190.91 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Gemma 4 12B IT

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

9.37 GiB

Pesos del Modelo: 6.63 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.67 GiB · Act: 1.07 GiB

GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

26.33 GiB

Pesos del Modelo: 22.28 GiB · Gradientes + Optimizador: 2.63 GiB · Act: 1.42 GiB

GPU Recomendada: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

FT Completo Cabe con Margen Seguro

93.85 GiB

Pesos del Modelo: 22.28 GiB · Gradientes + Optimizador: 69.07 GiB · Act: 2.5 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI300X 192GB (192GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB físicos, 99.8 GiB utilizables) ejecuta Gemma 4 12B IT en 4 bits (Q4_K_M) con 7.63 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 92.17 GiB (~25.3 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Gemma 4 12B IT utiliza topología GQA Denso (11.96B totales, 11.96B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.44 GiB a 0.81 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.4 GiB en 32K (total 7.6 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Gemma 4 12B IT @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Ryzen AI Max+ 395 128GB)	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	22.28 GiB	0.44 GiB	23.28 GiB (25 GB)	~7.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	11.83 GiB	0.44 GiB	12.83 GiB (13.78 GB)	~14.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	9.11 GiB	0.44 GiB	10.11 GiB (10.86 GB)	~18.6 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	7.84 GiB	0.44 GiB	8.84 GiB (9.49 GB)	~21.5 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	6.63 GiB	0.44 GiB	7.63 GiB (8.19 GB)	~25.3 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	5.94 GiB	0.44 GiB	6.94 GiB (7.45 GB)	~28.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	5.3 GiB	0.44 GiB	6.3 GiB (6.76 GB)	~31.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	4.34 GiB	0.44 GiB	5.34 GiB (5.73 GB)	~37.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB) ejecutar Gemma 4 12B IT?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Gemma 4 12B IT requiere 7.63 GiB de VRAM total (6.63 GiB pesos + 0.44 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 99.8 GiB utilizables en Ryzen AI Max+ 395 128GB, alcanzando ~25.3 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Gemma 4 12B IT con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.81 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 8 GiB (8.59 GB decimales).

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