Gemma 4 2BvsGemma 3 27B
完整对比： Gemma 4 2B (2B参数，Google) 和 Gemma 3 27B （27B，Google）。各量化方式所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上实测的每秒 token 数、按使用场景给出的结论、许可证、安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——没有在页面之间复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Gemma 4 2B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| 参数 | 2B | 27B |
| 系列 | Gemma | Gemma |
| 作者 | ||
| 来源国 | US | US |
| 许可证 | Gemma | Gemma |
| 上下文 | 128 000 个 token | 128 000 个 token |
| 发布日期 | 2026年5月6日 | 2025年3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 4 2B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 1.2GB | 16 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 1.4 GB | 19 GB |
| Q8（近乎无损） | 2.1 GB | 29 GB |
| FP16（最高质量） | 4 GB | 54 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 2.6 GB | 28 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 4 2B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 200 tok/s · FP16 | 32 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 100 tok/s · FP16 | 13 tok/s · Q4_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 35 tok/s · FP16 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 100 tok/s · FP16 | 13 tok/s · Q8 |
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 4 2B
Gemma 4 base 2B 多模态（文本+图像），采用 Gemma 许可证，128k 上下文。可在集成显卡或 Raspberry Pi 5 上运行。2026 年 5 月发布。
- 可运行于集成显卡（1.2 GB VRAM Q4）
- 多模态：文本 + 图像
- Gemma 许可证
- 2B模型支持128k上下文
- 相比 4B/26B 模型，推理能力有限
- Hugging Face 上访问受限的模型（需点击同意条款）
安装
Gemma 3 27B
高端 Gemma。LMArena Elo 1338 —— 以 15 倍更小的体量击败 Llama 3.1 405B。
- LMArena Elo 1338：以 15 倍更小规模击败 Llama 3.1 405B
- 多模态
- 128k 上下文
- Gemma 许可证
- 没有思考模式
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上运行效果最佳的模型是 Gemma 4 2B 还是 Gemma 3 27B？
在 RTX 4090 上，Gemma 4 2B 采用 FP16 （约 200 个 token/秒），Gemma 3 27B 采用 Q5_K_M （约 32 tok/s）。仅就吞吐量而言， Gemma 4 2B 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 4 2B 占用 1.2GB，而16 GB 是其对手所需的显存——两者相差 14.8 GB，如果您打算使用 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，这一差距很重要。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Gemma 4 2B 采用 Gemma 许可证——请核查限制条件（尤其是月用户数门槛）。 Gemma 3 27B 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 4 2B (2B)。 能力更强 ：Gemma 3 27B (27B)。如果您犹豫不决，请启动 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。