Qwen 3 14BvsGemma 3 12B
Comparativo completo entre Qwen 3 14B (14 bilhões de parâmetros, Alibaba) 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 | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 14B | 12B |
| Família | Qwen | Gemma |
| Autor | Alibaba | |
| Origem | CN | US |
| Licença | Apache 2.0 | Gemma |
| Contexto | 131 072 tokens | 128 000 tokens |
| Data de lançamento | abril de 2025 | 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 | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 28 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 | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 55 tok/s · Q8 | 60 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 20 tok/s · Q8 | 22 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 6 tok/s · Q5_K_M | 7 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 20 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
Qwen 3 14B
Denso 14B com raciocínio híbrido. Empata com Qwen 2.5 32B Base em STEM/código.
- Modelo denso de 14B que iguala o Qwen 2.5 32B Base
- Pensamento híbrido
- 131k ctx
- Ainda não atinge o nível dos modelos especializados em raciocínio no AIME
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 na RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 14B ou Gemma 3 12B?
Em uma RTX 4090, o Qwen 3 14B roda em Q8 (~55 tok/s), Gemma 3 12B em FP16 (~60 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Gemma 3 12B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, Gemma 3 12B cabe em 7 GB contra 9 GB para seu rival — uma diferença de 2 GB, significativa se você pretende usar uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Qwen 3 14B 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 : Gemma 3 12B (12B). Mais capaz : Qwen 3 14B (14B). Se você tiver dúvidas, execute 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.