Gemma 3 4BvsGemma 2 2B
Comparativa completa entre Gemma 3 4B (4B parámetros, Google) y Gemma 2 2B (2B, Google). VRAM requerida por cuantización, tokens/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 4B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| Parámetros | 4B | 2B |
| Familia | Gemma | Gemma |
| Autor | ||
| Origen | US | US |
| Licencia | Gemma | Gemma |
| Contexto | 128 000 tokens | 8 192 tokens |
| Fecha de lanzamiento | marzo de 2025 | junio de 2024 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Gemma 3 4B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 3.5 GB | 1.8 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 4 GB | 2.2 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 5 GB | 3.2 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 9 GB | 5 GB |
| RAM (solo CPU) | 6 GB | 4 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 4B | Gemma 2 2B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 150 tok/s · FP16 | 200 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 65 tok/s · FP16 | 100 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 22 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 65 tok/s · FP16 | 100 tok/s · FP16 |
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.
Tu ChatGPT privado y gratuito en tu máquina en 1 hora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tus documentos, sin nube.
- Espacio en línea de por vida
- PDF + archivos
- Reembolsado 30 j
Fortalezas y debilidades
Gemma 3 4B
Multimodal compacto. 140+ idiomas, 128k ctx, visión, atención con ventana deslizante.
- Multimodal compacto
- 140 idiomas
- 128k ctx
- Licencia Gemma (no Apache)
Instalación
Gemma 2 2B
Diminuto y eficiente. Funciona en Raspberry Pi 5.
- Muy ligero (1.8 GB VRAM Q4)
- Mejor 2B de 2024
- Funciona en una CPU modesta
- Licencia Gemma abierta
- Contexto de solo 8192
- Limitado en tareas complejas
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Gemma 3 4B o Gemma 2 2B?
En una RTX 4090, Gemma 3 4B funciona en FP16 (~150 tok/s), Gemma 2 2B en FP16 (~200 tok/s). En términos de velocidad de generación pura, Gemma 2 2B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Gemma 2 2B cabe en 1.8 GB contre 3.5 GB para su competidor — una diferencia de 1.7 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Gemma 3 4B está bajo la licencia Gemma — revisa las restricciones (especialmente los umbrales de usuarios mensuales). Gemma 2 2B está bajo la licencia Gemma; comprueba también las condiciones. Para SaaS, prioriza Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Gemma 2 2B (2B). Más capaz : Gemma 3 4B (4B). Si 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.