Gemma 3

Googles aktuelle offene Reihe: ab 4B multimodal (versteht Bilder), 128K Kontext, über 100 Sprachen. 12B ist ein exzellenter Allrounder für 16-GB-Rechner.

So nutzt du es

Am einfachsten per Ollama: ollama pull <modellname> und dann ollama run <modellname> — oder komfortabel mit LM Studio (grafische Oberfläche, Modell-Suche eingebaut). Die Hardware-Angaben unten beziehen sich auf die übliche 4-Bit-Quantisierung (Q4).

Größen & Hardware

• Verfügbare Größen: 1B / 4B / 12B / 27B
• Empfohlene Hardware (Q4): 4B: 4–6 GB · 12B: 12–16 GB · 27B: 24 GB

Benutzungsanleitung

Googles offene Familie — besonders stark im Verhältnis Leistung zu Größe, gute Bildverarbeitung.

Installation:

ollama run gemma3

Varianten: gemma3:4b (ab 6 GB RAM), gemma3:12b (16 GB), gemma3:27b (32 GB+). Die 4B-Variante versteht auch Bilder.

Wofür gut: Alltag, Zusammenfassungen, Bild-Beschreibung — und dank kompakter Größen ein Favorit für schwächere Hardware und On-Device-Einsatz.

Erster Test: der 4b-Variante ein Foto geben („Beschreibe dieses Bild“) — lokal, ohne dass das Bild den Rechner verlässt.

Im Detail

Gemma 3 ist Googles aktuelle Generation offener Modelle in vier Größen (1B, 4B, 12B, 27B), womit für praktisch jede Hardware eine passende Variante existiert. Ab der 4B-Version verarbeitet das Modell zusätzlich Bilder, unterstützt einen Kontext von 128K Tokens und deckt über 100 Sprachen ab – deutlich mehr als viele Konkurrenten. Besonders die 12B-Variante gilt als exzellenter Allrounder: Sie passt mit 12–16 GB RAM auf gängige Gaming- oder Business-Laptops und liefert für Chat, Zusammenfassungen und einfache Analyseaufgaben sehr gute Qualität. Wer maximale Qualität will und 24 GB RAM hat, greift zur 27B-Version.

Praxis-Tipp

Mit der 12B-Variante starten und erst bei unzureichender Qualität auf 27B wechseln – der Sprung in Speicherbedarf und Antwortzeit ist spürbar.

Siehe auch

• Llama 3.3
• Qwen 3
• Mistral Small 3.x

Lizenz & Quelle

• Lizenz: Gemma Terms of Use
• Quelle: Ollama
• Quelle: HF