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Qwen 3 8BvsGemma 3 12B

Comparativa completa entre Qwen 3 8B (8B 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 8B Gemma 3 12B
Parámetros 8B 12B
Familia Qwen Gemma
Autor Alibaba Google
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 menos — ventaja para los pequeños.

Cuantización Qwen 3 8B Gemma 3 12B
Q4_K_M (ligero) 5 GB 7 GB
Q5_K_M (equilibrio) 6 GB 9 GB
Q8 (casi sin pérdida) 9 GB 13 GB
FP16 (máxima calidad) 16 GB 24 GB
RAM (solo CPU) 10 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 8B Gemma 3 12B
RTX 4090 (24 GB) 90 tok/s · FP16 60 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 35 tok/s · FP16 22 tok/s · Q8
RTX 3060 12GB (12 GB) 12 tok/s · Q8 7 tok/s · Q5_K_M
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 35 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.

Chat general
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Razonamiento / matemáticas
Qwen 3 8B gana. Modelo de razonamiento explícito (chain-of-thought), mejor en problemas de matemáticas/lógica.
Visión / imagen
Gemma 3 12B gana. Admite entradas de imagen de forma nativa.
RAG / documentos largos
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Agentes y uso de herramientas
Casi empatado — depende del caso específico. Ambos son equivalentes en este criterio; decide según tus restricciones de VRAM o de licencia.
Despliegue ligero
Qwen 3 8B gana. Más ligero (8 mil millones de parámetros), funciona en configuraciones modestas.
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Fortalezas y debilidades

Alibaba · 8B

Qwen 3 8B

Modo híbrido thinking/fast. 119 idiomas, 32k nativo (131k mediante YaRN).

  • Modo de razonamiento que se puede activar y desactivar
  • 119 idiomas
  • 131k ctx (con YaRN)
  • Apache 2.0
  • Modo de razonamiento verboso
  • Ecosistema menos maduro que el de Qwen 2.5

Instalación

ollama run qwen3:8b
Google · 12B

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

ollama run gemma3:12b

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 8B o Gemma 3 12B?

En una RTX 4090, Qwen 3 8B funciona en FP16 (~90 tok/s), Gemma 3 12B en FP16 (~60 tok/s). En términos de velocidad de generación, Qwen 3 8B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.

¿Cuál consume menos VRAM?

En Q4_K_M, Qwen 3 8B cabe en 5 GB frente a 7 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 8B 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 : Qwen 3 8B (8B). Más capaz : Gemma 3 12B (12B). Si dudas, arranca 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.

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