{"id":1279,"date":"2026-06-23T14:45:04","date_gmt":"2026-06-23T14:45:04","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1279"},"modified":"2026-06-23T14:45:04","modified_gmt":"2026-06-23T14:45:04","slug":"gemma-3-27b-vs-llama-3-3-70b","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/de\/gemma-3-27b-vs-llama-3-3-70b\/","title":{"rendered":"Gemma 3 27B vs. Llama 3.3 70B: Spezifikationen, Preise & Entscheidungshilfe (2026)"},"content":{"rendered":"

Gemma 3 27B<\/strong> vs. Llama 3.3 70B<\/strong> \u2014 Googles effizientes Modell mit 27 Milliarden Parametern im Vergleich zu Metas 70-Milliarden-Modell. Im Folgenden finden Sie einen umfassenden direkten Vergleich: technische Spezifikationen, API-Preise, Kontextfenster, lokale Hardware-Anforderungen sowie eine klare, datengest\u00fctzte Empfehlung, welches Modell Sie bevorzugen sollten.<\/p>\n

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Spezifikation<\/th>Gemma 3 27B<\/a><\/th>Llama 3.3 70B<\/a><\/th><\/tr><\/thead>\n
Entwickler<\/td>Google<\/td>Meta<\/td><\/tr>\n
Typ<\/td>LLM (multimodal)<\/td>LLM (dicht)<\/td><\/tr>\n
Parameter<\/td>27B<\/td>70 Mrd.<\/td><\/tr>\n
Kontextfenster<\/td>128 K<\/td>128 K<\/td><\/tr>\n
Modality<\/td>Text, Bild \u2192 Text<\/td>Text \u2192 Text<\/td><\/tr>\n
Lizenz<\/td>Gemma (offen)<\/td>Llama 3.3 Community (offen)<\/td><\/tr>\n
Offene Gewichte<\/td>\u2705 Yes<\/td>\u2705 Yes<\/td><\/tr>\n
Eingabepreis (pro 1 Mio. Token in USD)<\/td>$0.08<\/td>$0.10<\/td><\/tr>\n
Ausgabepreis (pro 1 Mio. Token in USD)<\/td>$0.16<\/td>$0.32<\/td><\/tr>\n
VRAM (4-Bit)<\/td>~16 GB<\/td>~40 GB<\/td><\/tr>\n
Mindest-GPU-Anforderung (lokal)<\/td>RTX 4080 16 GB \/ RTX 4090<\/td>2\u00d7 RTX 4090 \/ 1\u00d7 48 GB<\/td><\/tr>\n
Ver\u00f6ffentlicht<\/td>2025<\/td>2024<\/td><\/tr>\n <\/tbody>\n <\/table>\n\n
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Wesentliche Unterschiede<\/h3>\n