Qwen3.8 27B と Gemma 3 27B の違い — 必要メモリと動く機種で比べる（2026年10月）
2026年の27B dense型と、日本語で定番だったGemma 3 27Bの比較。当サイトは品質のベンチマークを取っていないため、ここで比べるのは必要メモリ、動く機種、生成速度の3点です。どちらが賢いかではなく、どちらが手元のPCで動くかを判断するためのページです。
編集部の見立て
必要量は16.8GBと17.4GB、動く機種はそろって58。メモリの話だけでは差がつきません。選ぶ材料は三つです。Gemma 3 27Bは画像を入力でき、学習時の文脈上限は131,072トークン。Qwen3.8 27Bは262,144トークンまで想定され、ライセンスはApache 2.0です。
Gemma独自ライセンスの条件を社内で通す手間を避けたい人は、2026年8月公開のQwen3.8 27Bへ。手元の画像を読ませたい用途なら、Gemma 3 27Bを選ぶことになります。
基本スペック
| 項目 | Qwen3.8 27B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| 開発元 | Alibaba | |
| 公開 | 2026-08 | 2025-03 |
| パラメータ | 27.32B（dense型） | 27.01B（dense型） |
| 最大コンテキスト | 262,144 | 131,072 |
| ライセンス | apache-2.0 | gemma |
| 4bitのファイル | 15GB（4bit（Q4_K_M）） | 15GB（4bit（Q4_K_M）） |
| KVキャッシュ（8k） | 0.5GB | 1.0GB |
| 必要メモリ合計 | 17GB | 17GB |
| 動く最小のGPU | VRAM 20GB〜 | VRAM 20GB〜 |
| 動く最小のMac | 32GB〜 | 32GB〜 |
| 4bitで動く機種数 | 58 / 142 | 58 / 142 |
メモリの差: Qwen3.8 27Bのほうが約0.6GB軽く済みます。ほぼ同じ容量帯なので、メモリでは決まりません。
代表的な機種での比較
同じ機種で両方を動かしたときの必要メモリと推定速度です。速度はメモリ帯域幅からの計算値で、実測ではありません。
| 機種 | Qwen3.8 27B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| GeForce RTX 5070 Ti 896 GB/s | 4bitでは収まらない | 4bitでは収まらない |
| GeForce RTX 4090 1008 GB/s | 快適 17GB・約43 tok/s補正済み | 快適 17GB・約42 tok/s補正済み |
| Apple M4 Pro（48GB） 273 GB/s | 実用 17GB・約13 tok/s補正済み | 実用 17GB・約13 tok/s補正済み |
| Apple M4 Max（128GB） 546 GB/s | 快適 17GB・約23 tok/s補正済み | 快適 17GB・約23 tok/s補正済み |
| 一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR5-5600・GPUなし）（メモリ64GB） 89.6 GB/s | 遅い 17GB・約2.4 tok/s推定 | 遅い 17GB・約2.4 tok/s推定 |
量子化別のサイズ比較
| 量子化 | Qwen3.8 27B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| 2bit（Q2_K） | — | 9.8GB |
| 2bit（IQ2_M） | — | 8.8GB |
| 3bit（IQ3_M） | — | 12GB |
| 3bit（Q3_K_M） | — | 13GB |
| 4bit（IQ4_XS） | 13GB | 14GB |
| 4bit（Q4_K_M） | 15GB | 15GB |
| 5bit（Q5_K_M） | 18GB | 18GB |
| 6bit（Q6_K） | 20GB | 21GB |
| 8bit（Q8_0） | 27GB | 27GB |
コンテキスト長を伸ばしたときの違い
長い文書を渡す使い方では、KVキャッシュの増え方で差が出ます。構造が違うと同じサイズのモデルでも差が出ます。
| コンテキスト | Qwen3.8 27B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| 4,096 | 17GB | 17GB |
| 8,192 | 17GB | 17GB |
| 32,768 | 18GB | 19GB |
| 131,072 | 24GB | 27GB |
構造の違いが、どこに出るか
Qwen3.8 27BはAlibabaが2026年8月に公開した27.32Bで、65層のうちKVを持つ注意層は16層だけで、残りは線形注意やSSM。全パラメータを毎回読むdense型です。対するGemma 3 27BはGoogleの27.01Bで、10層が全域注意、52層が窓1,024のスライディングウィンドウ。dense型。
同じ型なので、速度の差はおおむねファイルサイズの差に沿います。また、Gemma 3 27Bだけがスライディングウィンドウを使っているため、コンテキストを伸ばしたときのKVキャッシュの増え方が緩やかです。
判定が分かれる機種
当サイト収録の142機種で、4bit標準の量子化を前提にメモリに収まるかどうかを計算すると、両方収まるのが58機種、Qwen3.8 27Bだけ収まるのが0機種、Gemma 3 27Bだけ収まるのが0機種です。どの機種でも結論は変わりません。選ぶ基準はメモリではなく、用途と速度になります。
長い文書を読ませると順位が変わるか
必要メモリは、モデルのファイルサイズだけでは決まりません。コンテキスト長を伸ばすとKVキャッシュが上乗せされ、その増え方は層の構造で変わります。4bit標準の量子化で計算すると次のようになります。
| コンテキスト | Qwen3.8 27B | Gemma 3 27B | 差 |
|---|---|---|---|
| 8,192 | 17GB | 17GB | 0.6GB |
| 32,768 | 18GB | 19GB | 1.0GB |
| 131,072 | 24GB | 27GB | 2.5GB |
どのコンテキスト長でも順位は変わらず、Qwen3.8 27Bのほうが軽いままです。8,192トークンで0.6GBだった差は、131,072トークンでは2.5GBまで広がります。
KVキャッシュはfp16での計算です。q8_0などに量子化すれば、表のKVぶんはおおむね半分になります。両モデルとも同じ比率で減るため、順位そのものは変わりません。
メモリ予算ごとの選び方
使える容量が決まっているとき、それぞれ収まる量子化のうち、いちばん精度の高いものを選ぶとどうなるかです。実効容量はOSとドライバのぶんを引いて計算しています。
| 使える容量 | Qwen3.8 27B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|
| 12GB | 収まらない | 2bit（IQ2_M） 必要11GB |
| 16GB | 4bit（IQ4_XS） 必要15GB | 3bit（Q3_K_M） 必要14GB |
| 24GB | 6bit（Q6_K） 必要22GB | 6bit（Q6_K） 必要23GB |
| 32GB | 8bit（Q8_0） 必要29GB | 8bit（Q8_0） 必要29GB |
| 48GB | 8bit（Q8_0） 必要29GB | 8bit（Q8_0） 必要29GB |
| 64GB | 8bit（Q8_0） 必要29GB | 8bit（Q8_0） 必要29GB |
| 128GB | 8bit（Q8_0） 必要29GB | 8bit（Q8_0） 必要29GB |
両方が収まるようになるのは16GBからです。それより下の容量だと、選択肢は実質ひとつに絞られます。12GBの帯で選べるのはGemma 3 27Bだけで、ここが入口になります。
量子化のビット数が下がるほど、回答の細部は崩れていきます。同じ容量で片方が4bit、もう片方が2bitにしかならないなら、比較の土俵に乗っているのは4bitで入るほうだけ。そう考えたほうが実態に合います。それぞれのファイルサイズはQwen3.8 27BとGemma 3 27Bのページに量子化別で載せています。
選び分けの目安
Qwen3.8 27Bを選ぶ場面
2026年8月公開の27Bのdense型。GGUF公開モデルではダウンロード数が最多クラス。VRAM 24GB / Mac 48GB向け
- メモリに余裕がない（0.6GB少なく済む）
- 長いコンテキストを使う
- より新しく公開されたモデルを試したい（2026-08公開）
- 必要メモリ 17GB・4bitで動く機種 58件
Gemma 3 27Bを選ぶ場面
VRAM 24GB向け。日本語品質は最上位クラス
- 画像も読ませたい
- 必要メモリ 17GB・4bitで動く機種 58件
回答の品質そのものは、用途と日本語の相性で変わります。当サイトはベンチマークを実施していないため、品質の優劣は主張しません。両方とも手元のPCで動くなら、実際に同じ質問を投げて比べるのが確実です。
迷ったときの決め方
手持ちの容量から逆算すると早いです。16GB級のGPUではQwen3.8 27BがIQ4_XSで14.7GB、Gemma 3 27BはQ3_K_Mで14.4GB。どちらも量子化で削った状態なので、この容量なら27B級以外のモデルを探す手もあります。24GBならそろってQ6_K、32GB以上ではQ8_0が上限で、ここから先は容量を足しても量子化は上がりません。
メモリを48GB級積んでいるなら、2本とも4bitにして合計34.2GB。両方入れておき、画像が要る日だけGemma 3 27Bを使う形にできます。長い資料を丸ごと渡す使い方では、131,072トークン時の24.3GBと26.8GBという差を見て決めましょう。
よくある質問
Qwen3.8 27BとGemma 3 27B、必要なメモリはどちらが少ない？
Qwen3.8 27Bが約17GB、Gemma 3 27Bが約17GBで、差は約0.6GBです（どちらも4bit相当・コンテキスト8,192トークン込み）。
どちらが速く動きますか？
Qwen3.8 27Bはdense型、Gemma 3 27Bはdense型です。GeForce RTX 4090で計算するとQwen3.8 27Bが約43 tok/s、Gemma 3 27Bが約42 tok/sで、Qwen3.8 27Bのほうが速くなります。読み出す量は重みだけでなくKVキャッシュも含むため、アクティブパラメータが小さいほうが必ず速いとは限りません。
VRAM 16GBのGPUで両方動きますか？
Qwen3.8 27Bは4bitではVRAMに収まりません。Gemma 3 27Bは4bitではVRAMに収まりません。