face-à-face · LLM local

Gemma 4 31B 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.

31B
params Gemma 4 31B
70B
params Llama 3.3 70B
Gemma
famille A
Llama
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Gemma · 31B

Gemma 4 31B

  • Total paramètres31B
  • Contexte max128k tokens
  • FamilleGemma
  • TypeDense
→ Fiche Gemma 4 31B
▲ 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 4 31BLlama 3.3 70BÉcart
Q315.2 GB34.3 GB19.1 GB
Q419.5 GB44.1 GB24.6 GB
Q523.9 GB53.9 GB30.0 GB
Q628.2 GB63.7 GB35.5 GB
Q834.7 GB78.4 GB43.7 GB
FP1669.4 GB156.8 GB87.4 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Gemma 4 31B en Q4

RTX A4500

20 GB de VRAM — suffisant pour les 19.5 GB requis en Q4.

→ Fiche RTX A4500
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Llama 3.3 70B est 2.3× plus gros que Gemma 4 31B — plus de connaissances, mais 44 GB de VRAM contre 20 GB.

Choisir Gemma 4 31B

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

→ Fiche Gemma 4 31B
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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