face-à-face · LLM local

Gemma 3 27B vs Phi-4 14B

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
14B
params Phi-4 14B
Gemma
famille A
Phi
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
Phi · 14B

Phi-4 14B

  • Total paramètres14B
  • Contexte max16k tokens
  • FamillePhi
  • TypeDense
→ Fiche Phi-4 14B
▲ 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 27BPhi-4 14BÉcart
Q313.2 GB6.9 GB6.3 GB
Q417 GB8.8 GB8.2 GB
Q520.8 GB10.8 GB10.0 GB
Q624.6 GB12.7 GB11.9 GB
Q830.2 GB15.7 GB14.5 GB
FP1660.5 GB31.4 GB29.1 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Gemma 3 27B est 1.9× plus gros que Phi-4 14B — plus de connaissances, mais 17 GB de VRAM contre 9 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 Phi-4 14B

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

→ Fiche Phi-4 14B

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