Usporedi
Gemma 3 1B It vs Gemma 3 12B It
Stavite dva do četiri modela jedan pored drugoga na poljima koja odlučuju o implementaciji: kontekst, cijena, regija, licenca, jezici, hosting i što je verificirano.
| Gemma 3 1B It | Gemma 3 12B It | |
|---|---|---|
| Pružatelj | Google DeepMind | Google DeepMind |
| Parametri | 1B | 12.2B |
| Prozor konteksta | Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju. | Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju. |
| Licenca | gemma | gemma |
| Modaliteti | text | text, vision |
| Datum izdanja | 10. ožu 2025. | 01. ožu 2025. |
| Jezici | Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju. | Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju. |
| Otvoreni utezi | da | da |
| Zadaci | Višejezična podrška, Niska cijena | Višejezična podrška, Vizija, Sažimanje |
Kada se dva modela razlikuju, ova tablica pokazuje razliku i tu staje. LLM EU ne objavljuje značku pobjednika bez dokumentiranog rezultata za taj zadatak, a brojka koja nedostaje ostaje nedostajuća umjesto da postane nula.
Kada ga koristiti
Gemma 3 1B It
Prednosti
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- at 1B parameters it fits on a single accelerator
- instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
Ograničenja
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 1B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
Zadaci
Gemma 3 12B It
Prednosti
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
Ograničenja
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 12.2B parameters, self-hosting needs a single accelerator with enough memory for the weights
- vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model
Zadaci
Zadaci: Višejezična podrška