Qwen3.8-27B vs Gemma 4 26B A4B: la nuova frontiera a 24GB

Hai 24GB di VRAM e vuoi il modello migliore che ci sta. Fino a poco fa la scelta era semplice: prendi il modello denso più grosso che ti entra. Oggi no. Da una parte c'è Qwen3.8-27B, un modello denso da 27,8 miliardi di parametri che attiva tutto a ogni token. Dall'altra c'è Gemma 4 26B A4B, un modello a esperti misti che in totale ha 25,2 miliardi di parametri ma ne attiva solo 3,8 per token.

Sono due filosofie opposte per ottenere la stessa cosa: qualità da modello grande su una scheda consumer. E la risposta non è "quale è più intelligente" — lo sono entrambi, a un livello che conta. La risposta che conta è un'altra: quale ti dà di più per il ferro che hai, per l'uso che ne fai, e a quale velocità.

Le schede tecniche

	Qwen3.8-27B	Gemma 4 26B A4B
Architettura	Dense	MoE (mixture-of-experts)
Parametri totali	27,8B	25,2B
Parametri attivi per token	27,8B (tutti)	3,8B
Contesto nativo	262K (estendibile a ~1M)	256K
Multimodalità	Testo + immagini + video	Testo + immagini (+ audio)
Attenzione	Ibrida (DeltaNet + GQA) + MTP	GQA standard
Pesi in Q4_K_M	≈16,4GB	≈16,8GB
Licenza	Apache 2.0	Apache 2.0

Due numeri colpiscono. Il contesto: Qwen parte da 262K ed è estendibile con YaRN fino a un milione di token, Gemma sta su 256K. E la memoria in Q4_K_M: praticamente identica, a mezzo gigabyte l'una dall'altra. In altre parole, a parità di VRAM e quasi a parità di peso, stai scegliendo tra due modi diversi di costruire la stessa capacità.

Come funzionano davvero

Qwen3.8-27B è denso: ogni token attraversa tutti i 27,8 miliardi di parametri. Ma non è un transformer classico. La sua attenzione è ibrida — su ogni blocco di quattro strati, tre usano una forma di attenzione lineare (Gated DeltaNet) e uno usa l'attenzione di gruppo (GQA) tradizionale. L'attenzione lineare non conserva un vettore per ogni token passato: la memoria non cresce con la lunghezza del contesto, ed è per questo che quel modello arriva a 262K nativi e a un milione esteso senza far esplodere la VRAM. A questo si aggiunge un MTP (predizione multi-token) addestrato direttamente nel checkpoint, che prepara il terreno per la decodifica speculativa.

Gemma 4 26B A4B fa la stessa scommessa in un altro modo. È un mixture-of-experts: tanti specialisti (gli expert) stanno in parallelo, ma per ogni token ne attiva solo alcuni — 3,8 miliardi in totale. Il modello "pesa" come uno da 25B in memoria, ma il lavoro di ogni token costa come uno da 3,8B. Il contesto di 256K è gestito con l'attenzione standard; la velocità arriva dal fatto che a ogni passo muovi pochi parametri.

Il punto: Qwen ottiene l'efficienza sul contesto (attenzione lineare), Gemma l'ottiene sul decode (pochi parametri attivi). Sono due leve diverse sullo stesso strumento.

Velocità: chi va più in fretta

Qui vince chi usa meno banda. La velocità di decodifica dipende da quanti parametri devi leggere dalla VRAM per ogni token. Gemma, con 3,8B attivi, muove una frazione di ciò che Qwen muove a ogni passo: su una scheda data, Gemma tende a rispondere più in fretta, in particolare nel decode parola per parola. La differenza è reale e si sente quando chatti molto o generi testi lunghi.

Qwen non è lento: 27,8B denso su 24GB è un modello che gira a una velocità perfettamente usabile, e l'attenzione lineare gli fa risparmiare memoria sui contesti lunghi. Ma a parità di hardware, il MoE ha un vantaggio di velocità strutturale. Se la tua priorità è la latenza — risposte immediate, uso intensivo, più utenti su una sola scheda — Gemma è la scelta più rapida.

Qualità e multilingua

Sui benchmark pubblicati, Qwen3.8-27B si difende molto bene: è un modello costruito con l'occhio ai task agentici e al coding, e su quelli riporta risultati tra i migliori della sua fascia. L'attenzione ibrida gli permette di gestire contesti molto lunghi senza perdere il filo. Se ti interessa un modello che porta a termine task multi-step o lavora su documenti e contesti enormi, Qwen è il profilo giusto.

Gemma 4 punta sulla copertura: oltre 140 lingue, input multimodale e una qualità generale solida a un costo di inferenza bassissimo. Se per te contano il multilinguismo e il rapporto qualità/velocità, Gemma è difficile da battere.

Per la lingua italiana specifico: entrambi reggono bene la lingua. Gemma ha un vantaggio strutturale sulla volumetria delle lingue supportate; Qwen compensa con la profondità nei task strutturati. Per uso quotidiano in italiano, la differenza di qualità percepita è piccola: conta di più come li usi.

Requisiti: Q4_K_M e i tuoi 24GB

Entrambi in Q4_K_M stanno in un range simile: Qwen ≈16,4GB, Gemma ≈16,8GB. Con 24GB di VRAM hai margine per i pesi, per la KV cache e per un contesto che conta. È la fascia perfetta per i 24GB — una 3090/4090, una 5090, o un'Apple Silicon con memoria unificata equivalente.

Se hai meno di 24GB: Gemma è più indulgente, perché i suoi 3,8B attivi lo rendono veloce anche offloadando parte dei pesi; in Q4_0 (quantizzazione a 4 bit) scende a circa 14,4GB secondo i numeri di Google, il che lo rende più flessibile su hardware meno generoso. Qwen, essendo denso, soffre di più quando devi dividere i pesi tra GPU e RAM.

Quando scegliere l'uno o l'altro

• Scegli Qwen3.8-27B se ti interessano i task lunghi e strutturati: coding agentico, lavoro su documenti grandi, contesti fino a un milione di token, video e immagini. Vuoi la capacità al massimo e non ti importa che ogni token costi di più.
• Scegli Gemma 4 26B A4B se vuoi la massima fluidità: chat veloce, più utenti, multilinguismo, e un modello che resta leggero anche in quantizzazioni aggressive. La qualità c'è, e il conto in memoria è più basso.
• In pratica, molti finiscono per tenere entrambi: Gemma come cavallo di battaglia quotidiano, Qwen come modello "da lavoro pesante" quando serve la profondità.

In una riga

Stessa VRAM, stessa classe di qualità, due filosofie. Gemma 26B A4B va più in fretta e copre più lingue; Qwen3.8-27B va più in profondità su contesti e task lunghi. Non c'è un vincitore assoluto: c'è il modello giusto per il modo in cui usi la tua scheda.

Fonti

• Qwen3.8-27B — scheda modello su Hugging Face
• Gemma 4 — Panoramica ufficiale
• Gemma 4 26B A4B — scheda modello su Hugging Face

Articolo generato con IA