face-à-face · LLM local

Gemma 4 E4B (Efficient) vs Qwen 3 32B

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.

4B
params Gemma 4 E4B (Efficient)
32B
params Qwen 3 32B
Gemma
famille A
Qwen
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

Qwen · 32B

Qwen 3 32B

  • Total paramètres32B
  • Contexte max128k tokens
  • FamilleQwen
  • TypeDense
→ Fiche Qwen 3 32B
▲ 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 E4B (Efficient)Qwen 3 32BÉcart
Q32 GB15.7 GB13.7 GB
Q42.5 GB20.2 GB17.7 GB
Q53.1 GB24.6 GB21.5 GB
Q63.6 GB29.1 GB25.5 GB
Q84.5 GB35.8 GB31.3 GB
FP169 GB71.7 GB62.7 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour Gemma 4 E4B (Efficient) en Q4

GTX 1650

4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.5 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1650
Pour Qwen 3 32B en Q4

TITAN RTX

24 GB de VRAM — suffisant pour les 20.2 GB requis en Q4.

→ Fiche TITAN RTX
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Qwen 3 32B est 8.0× plus gros que Gemma 4 E4B (Efficient) — plus de connaissances, mais 20 GB de VRAM contre 3 GB.

Choisir Qwen 3 32B

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

→ Fiche Qwen 3 32B

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