جيما ٣ بسعة ١٢ مليار معامل — المواصفات
| المطوّر | جوجل |
|---|---|
| النوع | نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط |
| النمط | نص، صورة → نص |
| عدد المعايير (البارامترات) | 12 مليار معلّمة |
| نافذة السياق | 128 ألف رمز |
| الحد الأقصى للإخراج | — |
| الترخيص | Gemma (مفتوح المصدر) |
| أوزان مفتوحة المصدر | نعم |
| أُطلِقَ | 2025 |
| سعر الإدخال | ٠٫٠٥ دولار أمريكي لكل مليون رمز |
| سعر الإخراج | ٠٫١٥ دولار أمريكي لكل مليون رمز |
| مقدمو واجهات برمجة التطبيقات (API) | Google AI Studio، OpenRouter، Ollama |
تشغيله محليًّا
| ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت | ~8 جيجابايت |
|---|---|
| أقل وحدة معالجة رسومات مطلوبة | RTX 4070 بسعة 12 جيجابايت |
What is Gemma 3 12B?
Gemma 3 12B is the mid-size member of Google’s open Gemma 3 family: multimodal across text
and images, a 128K context, support for 140+ languages, and a footprint of about 8 GB at
4-bit — which puts it comfortably on an RTX 4070 12GB.
It occupies the position most people actually want from a local model. The 4B is small
enough to feel limited on anything demanding; the 27B needs a 16–24 GB card and pushes past
what a typical developer machine or mid-range gaming GPU offers. The 12B fits the hardware
most people already own while still handling multilingual work and image input properly. That
combination — vision, 140+ languages, 128K context, 8 GB — is the reason it turns up so often
in on-device and privacy-sensitive deployments. If you are choosing a first local model to
build against, this is the one that will run on the widest range of machines without feeling
like a compromise. Size your specific quantisation with the
حاسبة ذاكرة الفيديو (VRAM) before committing to a
card.
Gemma 3 12B pricing: API cost per 1M tokens
| المدخلات (لكل مليون رمز) | $0.0500 |
|---|---|
| المخرجات (لكل مليون رمز) | $0.150 |
| Output/input ratio | 3× |
| Blended (4:1 in:out) | $0.0700 per 1M tokens |
What Gemma 3 12B costs per month
Real monthly spend at a 4:1 input-to-output mix — the ratio a typical chat or RAG workload actually produces.
| الحمل الوظيفي | الرموز شهريًّا | Cost / month |
|---|---|---|
| مشروع جانبي | 1 مليون رمز مدخلات / 0.25 مليون رمز مخرجات | $0.09 |
| فريق صغير | 20 مليون رمز مدخلات / 5 ملايين رمز مخرجات | $1.75 |
| الإنتاج | 200 مليون رمز مدخلات / 50 مليون رمز مخرجات | $18 |
Run your own numbers in the حاسبة تكلفة واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (API).
Cheaper alternatives to Gemma 3 12B
| النموذج | المتوسط المُدمج بالدولار لكل مليون دولار | You save |
|---|---|---|
| ميسترال 7 مليار معلَّمة تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.0220 | 69% cheaper |
| لاما 3.1 بحجم 8 مليار معلَّمة تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.0220 | 69% cheaper |
| Mistral NeMo 12B تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.0240 | 66% cheaper |
Self-host or pay the API?
Gemma 3 12B is open-weight, so you can run it yourself. It needs ~8 جيجابايت of VRAM at 4-bit (RTX 4070 12GB). Self-hosting only beats the API once your volume is high enough to keep that hardware busy — the حاسبة مقارنة بين الاستضافة الذاتية وواجهات برمجة التطبيقات (API) works out the break-even point for your token volume.
الأسئلة الشائعة
How much does Gemma 3 12B cost per 1M tokens?
Gemma 3 12B costs $0.0500 per 1M input tokens and $0.150 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $0.0700 per 1M tokens.
How much does Gemma 3 12B cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $1.75 on Gemma 3 12B. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $0.09.
What is a cheaper alternative to Gemma 3 12B?
Mistral 7B is the strongest cheaper option in our database at $0.0220 per 1M blended — about 69% less than Gemma 3 12B. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Gemma 3 12B locally?
Yes. Gemma 3 12B is open-weight and needs about ~8 GB of VRAM at 4-bit quantisation (RTX 4070 12GB).
Why does Gemma 3 12B charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Gemma 3 12B charges 3× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Prices are the published list rates for the model's primary API and are reviewed as providers change them. Volume, batch and cached-input discounts are not included. Compare every model side by side in the قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي أو لوحة تصنيف النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).
