Gemma · 27B
Gemma 3 27B
- Total paramètres27B
- Contexte max128k tokens
- FamilleGemma
- TypeDense
face-à-face · LLM local
Gemma 3 27B vs Gemma 4 31B
Comparatif chiffré : VRAM requise par quantization, GPUs compatibles pour faire tourner chacun en local, et verdict construit depuis les specs réelles. Pas de bench truqué, juste les chiffres.
27B
params Gemma 3 27B
31B
params Gemma 4 31B
Gemma
famille A
Gemma
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Gemma · 31B
Gemma 4 31B
- Total paramètres31B
- Contexte max128k tokens
- FamilleGemma
- TypeDense
▲ VRAM par quantization
Combien de VRAM il te faut.
Estimation incluant l'overhead (KV cache + activations) ×1.12. Pour un MoE, on prend les paramètres totaux car le modèle complet doit être chargé en mémoire (les experts inactifs aussi).
| Quant | Gemma 3 27B | Gemma 4 31B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 13.2 GB | 15.2 GB | 2.0 GB |
| Q4 | 17 GB | 19.5 GB | 2.5 GB |
| Q5 | 20.8 GB | 23.9 GB | 3.1 GB |
| Q6 | 24.6 GB | 28.2 GB | 3.6 GB |
| Q8 | 30.2 GB | 34.7 GB | 4.5 GB |
| FP16 | 60.5 GB | 69.4 GB | 8.9 GB |
▲ GPU minimum pour chacun en Q4
Quel GPU suffit pour quoi.
Pour Gemma 3 27B en Q4
MacBook Pro 14 M3 Pro (18GB)
18 GB de VRAM — suffisant pour les 17.0 GB requis en Q4.
→ Fiche MacBook Pro 14 M3 Pro (18GB)Pour Gemma 4 31B en Q4
RTX A4500
20 GB de VRAM — suffisant pour les 19.5 GB requis en Q4.
→ Fiche RTX A4500▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
Gemma 3 27B et Gemma 4 31B sont de taille comparable (27B vs 31B), donc le choix se joue sur la famille, le contexte et le use case.
Choisir Gemma 3 27B
Google. Multimodal (vision + texte), contexte 128k, intégration native PyTorch/JAX.
→ Fiche Gemma 3 27BChoisir Gemma 4 31B
Google. Multimodal (vision + texte), contexte 128k, intégration native PyTorch/JAX.
→ Fiche Gemma 4 31BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.