Gemma 3 12BvsGemma 2 9B
完整对比： Gemma 3 12B (12B参数，Google) 以及 Gemma 2 9B （9B，Google）。各量化方案所需的显存、在 4 块参考 GPU 上测得的 tokens/秒、针对各使用场景的结论、许可证、安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——页面之间没有任何复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Gemma 3 12B | Gemma 2 9B |
|---|---|---|
| 参数 | 12B | 9B |
| 系列 | Gemma | Gemma |
| 作者 | ||
| 来源国 | US | US |
| 许可证 | Gemma | Gemma |
| 上下文 | 128 000 个 token | 8 192 tokens |
| 发布日期 | 2025年3月 | 2024年6月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | Gemma 3 12B | Gemma 2 9B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 7 GB | 6 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 9 GB | 7.5 GB |
| Q8（近乎无损） | 13 GB | 11 GB |
| FP16（最高质量） | 24 GB | 20 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 14 GB | 12 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Gemma 3 12B | Gemma 2 9B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 60 tok/s · FP16 | 75 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 22 tok/s · Q8 | 28 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 7 tok/s · Q5_K_M | 9 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 22 tok/s · FP16 | 28 tok/s · FP16 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
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优势与劣势
Gemma 3 12B
多模态的理想平衡点。128k 上下文，视觉能力，140 种语言。
- 多模态最佳平衡点
- 128k 上下文
- 140 种语言
- Gemma 许可证
- 通过 Ollama 运行至少需要 9 GB RAM
安装
Gemma 2 9B
具备 Llama 3 级别的质量，资源占用略大。
- 在多个基准测试中超越 Llama 3 8B
- Gemma 许可证
- 质量与规模之间的平衡良好
- 上下文长度仅为 8192
- 无视觉功能
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上表现最佳的模型是 Gemma 3 12B 还是 Gemma 2 9B？
在 RTX 4090 上，Gemma 3 12B 的运行精度为 FP16 （约 60 token/s），Gemma 2 9B 则采用 FP16 (~75 tok/s)。纯吞吐量方面， Gemma 2 9B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， Gemma 2 9B 占用 6 GB，而其竞争对手需要 7 GB——差距为 1 GB；如果您的目标是 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，这一差距是显著的。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Gemma 3 12B 采用 Gemma 许可证——请核查限制条件（尤其是月用户数门槛）。 Gemma 2 9B 采用 Gemma 许可证——也请核查相关条款。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT 许可证。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Gemma 2 9B (9B)。 能力更强 : Gemma 3 12B (12B)。若不确定，可先运行 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。