face-à-face · LLM local

Gemma 3 27B vs Gemma 4 E4B (Efficient)

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
4B
params Gemma 4 E4B (Efficient)
Gemma
famille A
Gemma
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Gemma · 27B

Gemma 3 27B

  • Total paramètres27B
  • Contexte max128k tokens
  • FamilleGemma
  • TypeDense
→ Fiche Gemma 3 27B
▲ 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).

QuantGemma 3 27BGemma 4 E4B (Efficient)Écart
Q313.2 GB2 GB11.2 GB
Q417 GB2.5 GB14.5 GB
Q520.8 GB3.1 GB17.7 GB
Q624.6 GB3.6 GB21.0 GB
Q830.2 GB4.5 GB25.7 GB
FP1660.5 GB9 GB51.5 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Gemma 4 E4B (Efficient) en Q4

GTX 1650

4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.5 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1650
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Gemma 3 27B est 6.8× plus gros que Gemma 4 E4B (Efficient) — plus de connaissances, mais 17 GB de VRAM contre 3 GB.

Choisir Gemma 3 27B

Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.

→ Fiche Gemma 3 27B

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