Mistral Nemo 12B InstructvsGemma 3 12B
Confronto completo tra Mistral Nemo 12B Instruct (12 miliardi di parametri, Mistral AI) e Gemma 3 12B (12B, Google). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, giudizio per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Mistral Nemo 12B Instruct | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Parametri | 12B | 12B |
| Famiglia | Mistral | Gemma |
| Autore | Mistral AI | |
| Origine | FR | US |
| Licenza | Apache 2.0 | Gemma |
| Contesto | 128 000 token | 128 000 token |
| Data di uscita | luglio 2024 | marzo 2025 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Mistral Nemo 12B Instruct | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 7 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 9 GB | 9 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 13 GB | 13 GB |
| FP16 (qualità massima) | 24 GB | 24 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 16 GB | 14 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | 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 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
Il tuo ChatGPT privato e gratuito sulla tua macchina in 1 ora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, i tuoi documenti, senza cloud.
- Spazio online a vita
- PDF + file
- Garanzia di rimborso di 30 giorni
Punti di forza e debolezza
Mistral Nemo 12B Instruct
Sviluppato congiuntamente con NVIDIA. Contesto di 128k token, tokenizer Tekken, ottime capacità multilingue nelle lingue europee.
- 128k di contesto
- Buone capacità multilingue nelle lingue europee
- Apache 2.0 completamente libero
- Ottimo compromesso 12B
- Meno bravo di Small 3.1 nel ragionamento
- Nessun supporto per la visione
Installazione
Gemma 3 12B
Il giusto equilibrio per il multimodale. 128k ctx, visione, 140 lingue.
- Sweet spot multimodale
- 128k ctx
- 140 lingue
- Licenza Gemma
- Almeno 9 GB di RAM per Ollama
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Mistral Nemo 12B Instruct o Gemma 3 12B?
Su una RTX 4090, Mistral Nemo 12B Instruct funziona in FP16 (~70 tok/s), Gemma 3 12B in FP16 (~60 tok/s). In termini di puro throughput, Mistral Nemo 12B Instruct vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Mistral Nemo 12B Instruct o Gemma 3 12B: quale è il migliore in francese?
Per il francese formale (redazione, riassunti, traduzione), Mistral Nemo 12B Instruct ha la meglio — addestrato con un ricco corpus in lingua francese. L'altro rimane utilizzabile, ma per impieghi meno impegnativi.
Quale consuma meno VRAM?
Entrambi richiedono la stessa VRAM in Q4 (7 GB). La scelta dipende quindi dalla licenza o dalla qualità percepita.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Mistral Nemo 12B Instruct è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. Gemma 3 12B è distribuito con licenza Gemma — controlla anche le condizioni. Per un SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Più capace : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.