Mistral Nemo 12B InstructvsGemma 3 12B
Comparativa completa entre Mistral Nemo 12B Instruct (12B parámetros, Mistral AI) y Gemma 3 12B (12B, 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; no se copia y pega contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | Mistral Nemo 12B Instruct | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Parámetros | 12B | 12B |
| Familia | Mistral | Gemma |
| Autor | Mistral AI | |
| Origen | FR | US |
| Licencia | Apache 2.0 | Gemma |
| Contexto | 128 000 tokens | 128 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | julio de 2024 | marzo 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 moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Mistral Nemo 12B Instruct | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 7 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 9 GB | 9 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 13 GB | 13 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 24 GB | 24 GB |
| RAM (solo CPU) | 16 GB | 14 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 | 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 |
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
Mistral Nemo 12B Instruct
Desarrollado conjuntamente con NVIDIA. Contexto de 128k, tokenizador Tekken, buen rendimiento en varios idiomas europeos.
- 128k de contexto
- Buen rendimiento multilingüe en lenguas europeas
- Apache 2.0 totalmente libre
- Excelente equilibrio en 12B
- Peor que Small 3.1 en razonamiento
- Sin visión
Instalación
Gemma 3 12B
Equilibrio ideal multimodal. 128k ctx, visión, 140 idiomas.
- Punto óptimo multimodal
- 128k ctx
- 140 idiomas
- Licencia Gemma
- 9 GB de RAM como mínimo para Ollama
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Mistral Nemo 12B Instruct o Gemma 3 12B?
En una RTX 4090, Mistral Nemo 12B Instruct se ejecuta en FP16 (~70 tok/s), Gemma 3 12B en FP16 (~60 tok/s). En términos de velocidad de generación, Mistral Nemo 12B Instruct gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
Mistral Nemo 12B Instruct o Gemma 3 12B: ¿cuál es el mejor en francés?
Para un francés formal (redacción, resumen, traducción), Mistral Nemo 12B Instruct lleva ventaja: está entrenado con un corpus denso en francés. El otro sigue siendo utilizable, pero para usos menos exigentes.
¿Cuál consume menos VRAM?
Ambos requieren la misma VRAM en Q4 (7 GB). La decisión se toma entonces según la licencia o la calidad percibida.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Mistral Nemo 12B Instruct está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. Gemma 3 12B 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 : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Más capaz : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). Si dudas, abre 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.