Gemma 3 27B
- Total paramètres27B
- Contexte max128k tokens
- FamilleGemma
- TypeDense
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.
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 | Mistral Large 123B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 13.2 GB | 60.3 GB | 47.1 GB |
| Q4 | 17 GB | 77.5 GB | 60.5 GB |
| Q5 | 20.8 GB | 94.7 GB | 73.9 GB |
| Q6 | 24.6 GB | 111.9 GB | 87.3 GB |
| Q8 | 30.2 GB | 137.8 GB | 107.6 GB |
| FP16 | 60.5 GB | 275.5 GB | 215.0 GB |
18 GB de VRAM — suffisant pour les 17.0 GB requis en Q4.
→ Fiche MacBook Pro 14 M3 Pro (18GB)80 GB de VRAM — suffisant pour les 77.5 GB requis en Q4.
→ Fiche NVIDIA A100 80GBMistral Large 123B est 4.6× plus gros que Gemma 3 27B — plus de connaissances, mais 77 GB de VRAM contre 17 GB.
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Gemma 3 27BTu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Mistral Large 123BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.