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Gemma 3 12B vs Phi-4

Comparativa detallada para elegir el mejor modelo para IA local: VRAM, contexto, calidad y GPU mínima.

Modelo A

Gemma 3 12B

Google
Parámetros 12B
VRAM Q4 7.2 GB
Quality Score 83/100
Licencia Gemma
Modelo B

Phi-4

Microsoft
Parámetros 14B
VRAM Q4 8.4 GB
Quality Score 88/100
Licencia MIT

Comparativa detallada

Métrica Gemma 3 12B Phi-4
Parámetros
Mayor no siempre es mejor — depende del entrenamiento
12 B 14 B Mejor
VRAM requerida (Q4)
Menos VRAM = más accesible
7,2 GB Mejor 8,4 GB
VRAM requerida (Q8)
Q8 ofrece mejor calidad que Q4
14,4 GB Mejor 16,8 GB
Longitud de contexto
Mayor contexto = documentos más largos
128.000 tokens Mejor 16.384 tokens
Quality Score
Puntuación compuesta de benchmarks
83 /100 88 /100 Mejor
Licencia
Uso comercial disponible
Gemma MIT
Casos de uso
Usos principales declarados
chatcodingreasoninganalysis
chatcodingreasoninganalysis

Veredicto

Phi-4 supera a Gemma 3 12B en calidad general (88 vs 83 puntos). Gemma 3 12B tiene ventaja si tienes menos VRAM disponible, ya que requiere solo 7.2 GB en Q4 frente a los 8.4 GB de Phi-4.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor, Gemma 3 12B o Phi-4?

Phi-4 supera a Gemma 3 12B en calidad general (88 vs 83 puntos). Gemma 3 12B tiene ventaja si tienes menos VRAM disponible, ya que requiere solo 7.2 GB en Q4 frente a los 8.4 GB de Phi-4.

¿Cuánta VRAM necesita Gemma 3 12B?

Gemma 3 12B requiere 7.2 GB de VRAM en Q4, 14.4 GB en Q8, o 28.8 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la RTX 4060 Ti.

¿Cuánta VRAM necesita Phi-4?

Phi-4 requiere 8.4 GB de VRAM en Q4, 16.8 GB en Q8, o 33.6 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la RTX 3080.

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