Mistral Nemo 12B InstructvsGemma 3 12B
Comparativo completo entre Mistral Nemo 12B Instruct (12 bilhões de parâmetros, Mistral AI) e Gemma 3 12B (12B, Google). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, avaliação por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — nada de copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Mistral Nemo 12B Instruct | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 12B | 12B |
| Família | Mistral | Gemma |
| Autor | Mistral AI | |
| Origem | FR | US |
| Licença | Apache 2.0 | Gemma |
| Contexto | 128 000 tokens | 128 000 tokens |
| Data de lançamento | julho de 2024 | março de 2025 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | Mistral Nemo 12B Instruct | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 7 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 9 GB | 9 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 13 GB | 13 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 24 GB | 24 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 16 GB | 14 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | Mistral Nemo 12B Instruct | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 70 tok/s · FP16 | 60 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 25 tok/s · Q8 | 22 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 8 tok/s · Q5_K_M | 7 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 25 tok/s · FP16 | 22 tok/s · FP16 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
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Pontos fortes e fracos
Mistral Nemo 12B Instruct
Codesenvolvido com a NVIDIA. 128k ctx, tokenizer Tekken, forte em idiomas europeus.
- 128k de contexto
- Forte em múltiplos idiomas europeus
- Apache 2.0 totalmente livre
- Excelente equilíbrio com 12B
- Pior que Small 3.1 em raciocínio
- Sem visão
Instalação
Gemma 3 12B
Ponto ideal multimodal. 128k ctx, visão, 140 idiomas.
- Ponto ideal multimodal
- 128k ctx
- 140 idiomas
- Licença Gemma
- No mínimo 9 GB de RAM para o Ollama
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): Mistral Nemo 12B Instruct ou Gemma 3 12B?
Em uma RTX 4090, o Mistral Nemo 12B Instruct roda em FP16 (~70 tok/s), Gemma 3 12B em FP16 (~60 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Mistral Nemo 12B Instruct vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Mistral Nemo 12B Instruct ou Gemma 3 12B: qual é melhor em francês?
Para francês formal (redação, resumo, tradução), Mistral Nemo 12B Instruct leva vantagem — treinado com um corpus denso em francês. O outro continua utilizável, mas para usos menos exigentes.
Qual consome menos VRAM?
Ambos exigem a mesma VRAM em Q4 (7 GB). A escolha depende então da licença ou da qualidade percebida.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Mistral Nemo 12B Instruct está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. Gemma 3 12B está sob a licença Gemma — verifique também as condições. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido: Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Mais capaz: Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Se você estiver em dúvida, abra o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.