Qwen 3 14BvsGemma 3 12B
Confronto completo tra Qwen 3 14B (14B parametri, Alibaba) 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 | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Parametri | 14B | 12B |
| Famiglia | Qwen | Gemma |
| Autore | Alibaba | |
| Origine | CN | US |
| Licenza | Apache 2.0 | Gemma |
| Contesto | 131 072 token | 128 000 token |
| Data di uscita | aprile 2025 | 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 | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (qualità massima) | 28 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 | 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 |
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.
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Punti di forza e debolezza
Qwen 3 14B
Denso 14B con hybrid thinking. Eguaglia Qwen 2.5 32B Base in STEM/codice.
- Modello denso 14B che eguaglia Qwen 2.5 32B Base
- Hybrid thinking
- 131k ctx
- Non ancora al livello dei modelli specializzati nel ragionamento su AIME
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 sull'RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 14B o Gemma 3 12B?
Su una RTX 4090, Qwen 3 14B gira in Q8 (~55 tok/s), Gemma 3 12B in FP16 (~60 tok/s). In termini di puro throughput, Gemma 3 12B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Gemma 3 12B sta in 7 GB contre 9 GB per il suo rivale — un divario di 2 GB, significativo se miri a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Qwen 3 14B 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 : Gemma 3 12B (12B). Più capace : Qwen 3 14B (14B). 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.