face-à-face · LLM local

Gemma 3 27B vs Llama 3.1 8B

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
8B
params Llama 3.1 8B
Gemma
famille A
Llama
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 27BLlama 3.1 8BÉcart
Q313.2 GB3.9 GB9.3 GB
Q417 GB5 GB12.0 GB
Q520.8 GB6.2 GB14.6 GB
Q624.6 GB7.3 GB17.3 GB
Q830.2 GB9 GB21.2 GB
FP1660.5 GB17.9 GB42.6 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Llama 3.1 8B en Q4

GTX 1060 6GB

6 GB de VRAM — suffisant pour les 5.0 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1060 6GB
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Gemma 3 27B est 3.4× plus gros que Llama 3.1 8B — plus de connaissances, mais 17 GB de VRAM contre 5 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
Choisir Llama 3.1 8B

Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).

→ Fiche Llama 3.1 8B

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