Qwen 3 14BvsGemma 3 12B
Vollständiger Vergleich zwischen Qwen 3 14B (14 Milliarden Parameter, Alibaba) und Gemma 3 12B (12B, Google). Erforderlicher VRAM je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Parameter | 14B | 12B |
| Familie | Qwen | Gemma |
| Autor | Alibaba | |
| Herkunft | CN | US |
| Lizenz | Apache 2.0 | Gemma |
| Kontext | 131 072 Tokens | 128 000 Tokens |
| Erscheinungsdatum | April 2025 | März 2025 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das weniger verbraucht — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 11 GB | 9 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 16 GB | 13 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 28 GB | 24 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 16 GB | 14 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | 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 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
Qwen 3 14B
Dichtes 14B-Modell mit Hybrid-Thinking. Gleichauf mit Qwen 2.5 32B Base bei STEM/Code.
- Dichtes 14B-Modell, das Qwen 2.5 32B Base ebenbürtig ist
- Hybrid Thinking
- 131k ctx
- Noch nicht auf dem Niveau spezialisierter Reasoner bei AIME
Installation
Gemma 3 12B
Multimodaler Sweet Spot. 128k ctx, Vision, 140 Sprachen.
- Multimodaler Sweet Spot
- 128k ctx
- 140 Sprachen
- Gemma-Lizenz
- Mindestens 9 GB RAM für Ollama
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) am besten: Qwen 3 14B oder Gemma 3 12B?
Auf einer RTX 4090 läuft Qwen 3 14B mit Q8 (~55 tok/s), Gemma 3 12B in FP16 (~60 Tok/s). Was den reinen Durchsatz betrifft, Gemma 3 12B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M passt Gemma 3 12B in 7 GB gegenüber 9 GB für seinen Rivalen – eine Differenz von 2 GB, was erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB anvisieren.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Qwen 3 14B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. Gemma 3 12B steht unter der Gemma-Lizenz – prüfen Sie auch die Bedingungen. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Gemma 3 12B (12B). Leistungsfähiger : Qwen 3 14B (14B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.