Qwen 3 14BvsGemma 3 12B
完整对比： Qwen 3 14B (14B 参数，阿里巴巴) 和 Gemma 3 12B （12B，Google）。各量化方式所需的显存、在 4 款参考 GPU 上实测的每秒 token 数、针对各使用场景的结论、许可证及安装命令。所有数值均根据目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| 参数 | 14B | 12B |
| 系列 | Qwen | Gemma |
| 作者 | Alibaba | |
| 来源国 | CN | US |
| 许可证 | Apache 2.0 | Gemma |
| 上下文 | 131 072 个 token | 128 000 个 token |
| 发布日期 | 2025年4月 | 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 | Qwen 3 14B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 9 GB | 7 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 11 GB | 9 GB |
| Q8（近乎无损） | 16 GB | 13 GB |
| FP16（最高质量） | 28 GB | 24 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 16 GB | 14 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 | 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 |
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
Qwen 3 14B
采用混合思考的 14B 稠密模型。在 STEM/代码方面与 Qwen 2.5 32B Base 持平。
- 14B 稠密模型，性能等同于 Qwen 2.5 32B 基础版
- 混合思考
- 131k ctx
- 尚未达到 AIME 上专业推理模型的水平
安装
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
常见问题
在RTX 4090（24GB）上运行效果最佳的模型是 Qwen 3 14B 还是 Gemma 3 12B？
在 RTX 4090 上，Qwen 3 14B 运行时采用 Q8 （约 55 个 token/秒），Gemma 3 12B 则以 FP16 （约 60 tok/s）。仅从吞吐量来看， Gemma 3 12B 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 3 12B 占用 7 GB，而9 GB 是其竞争对手所需的显存——差距为 2 GB，如果你目标是 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？
Qwen 3 14B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 Gemma 3 12B 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 3 12B（12B）。 能力更强 ：Qwen 3 14B（14B）。如果您犹豫不决，请打开 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。