Qwen 3 14BvsGemma 3 12B
Comparativa completa entre Qwen 3 14B (14 mil millones de parámetros, Alibaba) 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 | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Parámetros | 14B | 12B |
| Familia | Qwen | Gemma |
| Autor | Alibaba | |
| Origen | CN | US |
| Licencia | Apache 2.0 | Gemma |
| Contexto | 131 072 tokens | 128 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | abril de 2025 | 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 | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 28 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 | 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 |
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
Qwen 3 14B
Modelo denso de 14B con razonamiento híbrido. Iguala a Qwen 2.5 32B Base en STEM/código.
- Modelo denso de 14B que iguala a Qwen 2.5 32B Base
- Razonamiento híbrido
- 131k ctx
- Aún no alcanza el nivel de los modelos especializados en razonamiento en AIME
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): Qwen 3 14B o Gemma 3 12B?
En una RTX 4090, Qwen 3 14B se ejecuta en Q8 (~55 tok/s), Gemma 3 12B en FP16 (~60 tok/s). En términos de velocidad de generación, Gemma 3 12B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Gemma 3 12B cabe en 7 GB contre 9 GB para su rival — una diferencia de 2 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Qwen 3 14B 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 : Gemma 3 12B (12B). Más capaz : Qwen 3 14B (14B). 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.