Gemma 3 27BvsQwen 3 32B
Comparativa completa entre Gemma 3 27B (27B parámetros, Google) y Qwen 3 32B (32B, Alibaba). VRAM requerida por cuantización, tokens por segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo — sin copiar y pegar entre páginas.
En resumen
| Característica | Gemma 3 27B | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| Parámetros | 27B | 32B |
| Familia | Gemma | Qwen |
| Autor | Alibaba | |
| Origen | US | CN |
| Licencia | Gemma | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 131 072 tokens |
| Fecha de lanzamiento | marzo de 2025 | abril de 2025 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume menos — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Gemma 3 27B | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 16 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 19 GB | 23 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 29 GB | 35 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 54 GB | 64 GB |
| RAM (solo CPU) | 28 GB | 32 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | Gemma 3 27B | Qwen 3 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 32 tok/s · Q5_K_M | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 13 tok/s · Q4_K_M | ✗ demasiado pesado |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 13 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
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Fortalezas y debilidades
Gemma 3 27B
Gemma de gama alta. LMArena Elo 1338 — supera a Llama 3.1 405B siendo 15× más pequeño.
- LMArena Elo 1338: gana a Llama 3.1 405B con 15 veces menos tamaño
- Multimodal
- 128k ctx
- Licencia Gemma
- Sin modo de razonamiento
Instalación
Qwen 3 32B
Denso de 32B con modo de razonamiento. MMLU-Pro 65.5, SuperGPQA 39.8.
- Razonamiento sólido en modo thinking
- 131k ctx
- Apache 2.0
- Peor en razonamiento puro que el modelo especializado QwQ-32B
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Gemma 3 27B o Qwen 3 32B?
En una RTX 4090, Gemma 3 27B funciona en Q5_K_M (~32 tok/s), Qwen 3 32B en Q5_K_M (~30 tok/s). Si solo consideramos la velocidad de generación, Gemma 3 27B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Gemma 3 27B cabe en 16 GB frente a 19 GB para su competidor — una diferencia de 3 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Gemma 3 27B está bajo la licencia Gemma — revisa las restricciones (especialmente los umbrales de usuarios mensuales). Qwen 3 32B está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Gemma 3 27B (27B). Más capaz : Qwen 3 32B (32B). Si tienes dudas, ejecuta el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.