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Qwen 3 14BvsGemma 3 12B

Comparatif complet entre Qwen 3 14B (14B paramètres, Alibaba) et Gemma 3 12B (12B, Google). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.

En bref

Caractéristique Qwen 3 14B Gemma 3 12B
Paramètres 14B 12B
Famille Qwen Gemma
Auteur Alibaba Google
Origine CN US
Licence Apache 2.0 Gemma
Contexte 131 072 tokens 128 000 tokens
Sortie Avril 2025 Mars 2025

Empreinte mémoire

VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.

Quantification Qwen 3 14B Gemma 3 12B
Q4_K_M (léger) 9 GB 7 GB
Q5_K_M (équilibre) 11 GB 9 GB
Q8 (quasi-lossless) 16 GB 13 GB
FP16 (qualité max) 28 GB 24 GB
RAM CPU-only 16 GB 14 GB

Vitesse estimée (tokens/seconde)

Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.

GPU de référence 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

Verdict par cas d'usage

Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.

Chat général
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Raisonnement / maths
Qwen 3 14B l'emporte. Modèle à raisonnement explicite (chain-of-thought), meilleur sur problèmes maths/logique.
Vision / image
Gemma 3 12B l'emporte. Supporte nativement les entrées image.
RAG / documents longs
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Agents & tool-use
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.

Forces et faiblesses

Alibaba · 14B

Qwen 3 14B

Dense 14B avec hybrid thinking. Égale Qwen 2.5 32B Base sur STEM/code.

  • Dense 14B qui égale Qwen 2.5 32B Base
  • Hybrid thinking
  • 131k ctx
  • Pas encore le niveau des raisonneurs spécialisés sur AIME

Installation

ollama run qwen3:14b
Google · 12B

Gemma 3 12B

Sweet spot multimodal. 128k ctx, vision, 140 langues.

  • Sweet spot multimodal
  • 128k ctx
  • 140 langues
  • Licence Gemma
  • 9 GB RAM minimum pour Ollama

Installation

ollama run gemma3:12b

Questions fréquentes

Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Qwen 3 14B ou Gemma 3 12B ?

Sur une RTX 4090, Qwen 3 14B tourne en Q8 (~55 tok/s), Gemma 3 12B en FP16 (~60 tok/s). En pur débit, Gemma 3 12B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.

Lequel consomme le moins de VRAM ?

En Q4_K_M, Gemma 3 12B tient en 7 GB contre 9 GB pour son rival — un écart de 2 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.

Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?

Qwen 3 14B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Gemma 3 12B est sous Gemma — vérifiez aussi les conditions. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.

Lequel choisir en 2026 ?

Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Gemma 3 12B (12B). Plus capable : Qwen 3 14B (14B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.

Alternatives à considérer

Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.

Pour aller plus loin