face-à-face · LLM local

Gemma 3 27B vs Llama 3.3 70B

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
70B
params Llama 3.3 70B
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 3.3 70BÉcart
Q313.2 GB34.3 GB21.1 GB
Q417 GB44.1 GB27.1 GB
Q520.8 GB53.9 GB33.1 GB
Q624.6 GB63.7 GB39.1 GB
Q830.2 GB78.4 GB48.2 GB
FP1660.5 GB156.8 GB96.3 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Llama 3.3 70B est 2.6× plus gros que Gemma 3 27B — plus de connaissances, mais 44 GB de VRAM contre 17 GB.

Choisir Gemma 3 27B

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

→ Fiche Gemma 3 27B
Choisir Llama 3.3 70B

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

→ Fiche Llama 3.3 70B

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