face-à-face · LLM local

Gemma 3 27B vs Llama 3.2 3B

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
3B
params Llama 3.2 3B
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 3.2 3BÉcart
Q313.2 GB1.5 GB11.7 GB
Q417 GB1.9 GB15.1 GB
Q520.8 GB2.3 GB18.5 GB
Q624.6 GB2.7 GB21.9 GB
Q830.2 GB3.4 GB26.8 GB
FP1660.5 GB6.7 GB53.8 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Llama 3.2 3B en Q4

GTX 1650

4 GB de VRAM — suffisant pour les 1.9 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1650
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Gemma 3 27B est 9.0× plus gros que Llama 3.2 3B — plus de connaissances, mais 17 GB de VRAM contre 2 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 3.2 3B

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

→ Fiche Llama 3.2 3B

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