Qwen 3 8BvsGemma 3 12B
徹底比較： Qwen 3 8B (8Bパラメータ、アリババ) および Gemma 3 12B （12B、Google）。量子化方式別の必要VRAM、基準となる4種類のGPUで測定したトークン/秒、用途別の評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログデータから計算しており、ページ間でのコピー＆ペーストは一切ありません。
要約
| 特徴 | Qwen 3 8B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| パラメータ | 8B | 12B |
| ファミリー | Qwen | Gemma |
| 著者 | Alibaba | |
| 開発国 | CN | US |
| ライセンス | Apache 2.0 | Gemma |
| コンテキスト | 131,072トークン | 128 000 トークン |
| 公開日 | 2025年4月 | 2025年3月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が moins — 小規模モデルに有利。
| 量子化 | Qwen 3 8B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 5 GB | 7 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 6 GB | 9 GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 9 GB | 13 GB |
| FP16（最高品質） | 16 GB | 24 GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 10 GB | 14 GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | Qwen 3 8B | Gemma 3 12B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 90 tok/s · FP16 | 60 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 35 tok/s · FP16 | 22 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 12 tok/s · Q8 | 7 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 35 tok/s · FP16 | 22 tok/s · FP16 |
ユースケース別評価
一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。
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強みと弱み
Qwen 3 8B
thinking/fastのハイブリッドモード。119言語、標準で32kのコンテキスト（YaRN経由で131k）。
- 切り替え可能な思考モード
- 119 言語
- 131k ctx（YaRN使用）
- Apache 2.0
- 冗長なThinkingモード
- エコシステムでは Qwen 2.5 より成熟度が低い
インストール
Gemma 3 12B
バランスのよいマルチモーダルモデル。128k のコンテキスト、画像認識、140 言語。
- マルチモーダルの最適なバランス
- 128k ctx
- 140 言語
- Gemma ライセンス
- Ollama 用に最低9GBのRAMが必要
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）では、Qwen 3 8BとGemma 3 12Bのどちらがよりよく動作しますか？
RTX 4090でQwen 3 8Bは FP16 (~90 tok/s)、Gemma 3 12B で FP16 (約60 tok/s)。純粋なスループットでは、 Qwen 3 8B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4_K_M の場合、 Qwen 3 8B 収まる容量 5 GB contre 7 GB 競合製品に対して — 2 GB の差。RTX 3060 や 4060 Ti 8 GB を目指すなら有意な差。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Qwen 3 8B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、商用利用も自由です。 Gemma 3 12B はGemmaライセンスの適用対象です。こちらも利用条件を確認してください。SaaSではApache 2.0またはMITを優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : Qwen 3 8B (8B)。 より高性能 : Gemma 3 12B (12B)。迷っている場合は、それを実行してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。