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Quanta RAM um modelo 7B precisa?

Resposta rápida

Um modelo 7B em quantização Q4 precisa de 5–6 GB de VRAM ou RAM para um desempenho de inferência eficiente. Regra: parâmetros do modelo em bilhões × 0,7 = GB aproximados em Q4. GPU oferece ~25 tok/s; CPU oferece ~5 tok/s com a mesma memória.

  • 7B Q4: 5–6 GB de VRAM ou memória unificada
  • 7B Q5: 6–7 GB de VRAM
  • 7B Q8: 8–9 GB de VRAM

Atualizado: 21 de junho de 2026

Quantization & VRAM

Pontos principais

  • Um modelo 7B em Q4 precisa de 5–6 GB de VRAM — reserve 6 GB para incluir a sobrecarga da janela de contexto
  • Regra rápida: número de parâmetros em bilhões × 0,7 = GB aproximados necessários em Q4
  • Expandir a janela de contexto para 16K tokens adiciona ~4 GB além do peso do modelo

A regra rápida para CPU e GPU

Em maio de 2026, um modelo 7B em Q4 precisa de 5–6 GB de memória — seja RAM do sistema (inferência somente CPU) ou VRAM (inferência GPU). A quantidade é a mesma; o que muda é a velocidade. A inferência em CPU funciona a ~5 tokens por segundo em um processador moderno de 8 núcleos. A inferência em GPU funciona a 20–25 tokens por segundo em uma placa com VRAM adequada.

No modo somente CPU, divida a coluna de velocidade da GPU por 5× para uma estimativa de processador de 8 núcleos. Um modelo 7B em Q4 funciona a ~5 tok/s na CPU, ~25 na GPU. Essa diferença de 5× é a razão pela qual uma GPU de entrada vale a pena comprar para uso interativo.

Tamanho do modeloMemória Q4Velocidade GPU
3B~2 GB~40 tok/s
7B~5 GB~25 tok/s
8B~5,5 GB~22 tok/s
13B~9 GB~15 tok/s

Quando escolher CPU vs GPU

Escolha somente CPU quando tiver 16+ GB de RAM do sistema e suas tarefas forem em lote ou em segundo plano (análise de documentos noturna, resumos programados). A taxa de ~5 tok/s é aceitável para trabalho não interativo e evita completamente os custos de GPU.

Escolha GPU quando precisar de chat ou codificação interativos. A diferença de velocidade de 5× importa no uso em tempo real. Até uma RTX 3050 de entrada com 6 GB oferece ~22 tok/s em Llama 3 8B Q4_K_M — rápido o suficiente para um chat que parece instantâneo.

Para o detalhamento completo de VRAM por nível de GPU, veja quanta VRAM um LLM local precisa. Para a referência de hardware completa, veja o guia completo de VRAM para LLMs locais.

Guias relacionados

Respostas rápidas sobre a RAM de modelos 7B

8 GB de RAM do sistema são suficientes para executar um modelo 7B sem GPU?
Sim. No modo somente CPU, um modelo 7B em Q4 usa ~5–6 GB de RAM do sistema e funciona a 3–6 tok/s em um processador moderno de 8 núcleos. Veja o guia de VRAM para opções com aceleração GPU.
Quanta VRAM o Llama 3 8B precisa exatamente?
~5,5 GB em Q4_K_M para os pesos do modelo. Adicione 0,5–1 GB para uma janela de contexto de 4096 tokens. Reserve 6–7 GB no total para evitar estouro de VRAM.
O que acontece quando um modelo excede a VRAM disponível?
O Ollama descarrega camadas para a RAM do sistema, que é 10–20× mais lenta. O modelo continua funcionando, mas a velocidade de geração cai significativamente. Para evitar isso, reduza a quantização ou o contexto com --num-ctx 2048.
A inferência em GPU é sempre melhor que em CPU?
Não para todos os casos de uso. Para tarefas em lote, processamento programado ou uso não interativo, ~5 tok/s na CPU é aceitável e evita custos de GPU. Para chat ou codificação em tempo real, os 20–25 tok/s da GPU são essenciais.