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Qwen3 32B vs Gemma 3 27B: Especificações, preços e qual escolher (2026)

Qwen3 32B vs Gemma 3 27B — the best 4-bit single-GPU local models right now. Below is the full side-by-side: specifications, API pricing, context window, local hardware requirements, and a clear, data-driven recommendation on which to pick.

EspecificaçõesQwen3 32BGemma 3 27B
DesenvolvedorAlibabaGoogle
TipoLLM (densa)LLM (multimodal)
Parâmetros32B27B
Janela de contexto128K128K
ModalidadeTexto → TextoTexto, Imagem → Texto
LicençaApache 2.0 (aberta)Gemma (aberta)
Pesos abertos✅ Yes✅ Yes
Preço de entrada (US$/1 milhão)$0.08$0.08
Preço de saída (US$/1 milhão)$0.28$0.16
VRAM (4 bits)~20 GB~16 GB
GPU mínima (local)RTX 4090 24 GB (Q4)RTX 4080 16 GB / RTX 4090
Lançado20252025

Principais diferenças

  • Custo: A Gemma 3 27B é 30% cheaper than Qwen3 32B on a blended-token basis.
  • Abertura: ambos possuem pesos abertos, portanto podem ser auto-hospedados ou ajustados. Compare suas necessidades de VRAM acima para saber qual GPU pode executá-los.
  • Execute Qwen3 32B localmente: ~~20 GB em 4 bits (mínimo: RTX 4090 24 GB (Q4)).
  • Execute a Gemma 3 27B localmente: ~~16 GB a 4 bits (mínimo RTX 4080 16 GB / RTX 4090).

Qual você deve escolher?

Escolha Qwen3 32B se ele se encaixar na sua pilha tecnológica existente ou se você preferir a Alibaba.

Escolha a Gemma 3 de 27 B se você deseja um custo menor por token para cargas de trabalho de alto volume.

→ Estime custos reais no Calculadora de custos da API · verifique o hardware local no Calculadora de VRAM · navegue por todos os 30+ modelos.

Todas as especificações e preços são obtidas em tempo real do nosso Banco de dados de modelos de IA e mantidos atualizados. Compare qualquer um desses modelos com outros ou estime seus próprios gastos mensais com as calculadoras gratuitas acima.

Escrito por Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan é fundador e editor do Convly.ai. Ele criou e mantém o banco de dados em tempo real de modelos de IA do site, seu índice de relação custo-desempenho, bem como suas calculadoras gratuitas para requisitos de VRAM, custos de API e economia de autohospedagem. Escreve sobre precificação de modelos, resultados de benchmarks e hardware necessário para executar modelos de IA localmente, preferindo sempre dados mensuráveis às alegações dos fabricantes.

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