Alternativas a Gemma 3
Explora alternativas a Gemma 3 para chat y razonamiento, comparando calidad, costo y facilidad de uso en proyectos reales.
Compara modelos equivalentes a Gemma 3 para tareas de chat, razonamiento y productividad con foco en costo y rendimiento real.
Gemma 3 es la rama de marzo de 2025 que llevó comprensión de imágenes y contexto largo a la familia Gemma en varios tamaños aptos para ejecución local. Sigue siendo relevante para inferencia en portátiles y workstations, pero ya no es la rama más nueva ahora que Google lanzó Gemma 3n y Gemma 4.
Sitio oficial: https://ai.google.dev/gemma
Canal de YouTube: https://www.youtube.com/@googledeepmind
Resumen rápido
| Modelo de precio | Gratis |
|---|---|
| Tipo de página | Familia de modelos |
| Origen del modelo | Modelos propios |
| Costo de API | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. |
| Costo de suscripción | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. |
| Última actualización del modelo | 2025-08-14 (lista oficial de lanzamientos de Google Gemma: incorporación de Gemma 3 270M). |
| Tamaños de pesos del modelo | 270M, 1B, 4B, 12B, 27B |
| Versiones del modelo | Lanzamiento de la familia Gemma 3, Lanzamiento de la familia Gemma 3n, Gemma 3 270M, Anuncio de Gemma 4 |
| Modelo relacionado | Gemma 4 · Gemma 3 vs Gemma 4 |
| Diferencia clave | Gemma 3 es la rama multimodal anterior bajo los términos de Gemma; Gemma 4 lleva la familia a licencia Apache-2.0, soporte de entrada de audio y un diseño MoE en dispositivo más nuevo. |
| Mejor para | Asistentes locales con procesos de cumplimiento manejables, Resumen y extracción multimodal, Prototipos de producto que evitan exposición de datos en chat alojado |
| Categorías | para solopreneurs , para pequeñas empresas , herramientas de IA gratis , desarrolladores , llm locales , llm con visión |
Línea temporal de versiones del modelo
Hitos de lanzamiento de Gemma 3
2025-03-12
Lanzamiento de la familia Gemma 3
Google lanzó Gemma 3 en tamaños de 1B, 4B, 12B y 27B con contexto de 128K y comprensión de imágenes.
Fuente
Google lanzó Gemma 3 en tamaños de 1B, 4B, 12B y 27B con contexto de 128K y comprensión de imágenes.
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2025-06-26
Lanzamiento de la familia Gemma 3n
Google presentó Gemma 3n como la rama más orientada a dispositivos dentro de la generación Gemma 3.
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Google presentó Gemma 3n como la rama más orientada a dispositivos dentro de la generación Gemma 3.
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2025-08-14
Gemma 3 270M
Google añadió un checkpoint Gemma 3 de 270M para despliegues locales muy pequeños.
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Google añadió un checkpoint Gemma 3 de 270M para despliegues locales muy pequeños.
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2026-04-02
Anuncio de Gemma 4
Google volvió a avanzar la familia con Gemma 4 como la nueva rama sucesora multimodal.
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Google volvió a avanzar la familia con Gemma 4 como la nueva rama sucesora multimodal.
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Alternativas destacadas
- Gemma 4 : La familia Gemma más nueva, con licencia Apache-2.0, entrada multimodal, contexto de 256K y variantes dispersas pensadas para ejecución en dispositivo.
- Gemma 3n : Rama Gemma orientada a dispositivos, con soporte multimodal, contexto largo y variantes E2B/E4B eficientes.
- Qwen3 8B : Modelo open-weight 8B bajo Apache-2.0 con contexto de 128K, despliegue local-first y acceso opcional a API cloud.
- Qwen2.5 VL : Familia Qwen multimodal para flujos locales de visión-lenguaje.
- Phi-3.5 Vision Instruct : Modelo multimodal compacto con licencia MIT para tareas locales de imagen, OCR, gráficos y razonamiento con múltiples imágenes.
- Molmo : Familia abierta de visión-lenguaje de AI2 enfocada en fuerte calidad multimodal con licencia Apache-2.0.
Notas
Compara modelos equivalentes a Gemma 3 para tareas de chat, razonamiento y productividad con foco en costo y rendimiento real.
Tabla comparativa
| Herramienta | Precio | Tipo | Origen del modelo | Costo API | Suscripción | Pros | Contras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | Múltiples tamaños de modelo cubren una amplia variedad de hardware; Soporte de contexto largo para tareas documentales exigentes | Ya no es la rama Gemma más nueva para evaluaciones actuales; Los términos de licencia personalizados aumentan la carga de cumplimiento |
| Gemma 4 | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | La licencia Apache-2.0 es más simple para uso comercial que en ramas anteriores de Gemma; El contexto de 256K es fuerte para flujos con documentos grandes y aplicaciones | La variante 31B sigue necesitando hardware local serio frente a opciones VLM más pequeñas; Los lanzamientos recientes pueden tener soporte desigual en runtimes al principio |
| Gemma 3n | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | Diseñado específicamente para eficiencia de despliegue en dispositivo; Gestiona entradas de texto, imagen, audio y video dentro de una misma familia | Los términos de Gemma siguen siendo menos permisivos que lanzamientos de modelos bajo Apache o MIT; Tiene un techo de capacidad menor que Gemma 4 o que VLM muy grandes de clase workstation |
| Qwen3 8B | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Precio API publicado por el proveedor (consulta detalle oficial). | Costo de suscripción según plan del proveedor. | La licencia Apache-2.0 permite uso comercial amplio; El contexto de 128K es práctico para tareas con múltiples documentos | Requiere despliegue local y fundamentos de operación de modelos; Línea principal de modelo solo texto |
| Qwen2.5 VL | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | Conjunto sólido de capacidades multimodales locales; Útil para flujos de análisis documental y visual | Requiere más recursos de ejecución que los modelos solo de texto; Requiere ajuste cuidadoso de contexto y memoria |
| Phi-3.5 Vision Instruct | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | La licencia MIT es simple para uso comercial; Muy adecuado para OCR y comprensión de gráficos y tablas | Sigue necesitando ajuste cuidadoso de VRAM para lotes pesados de imágenes; Tiene un techo inferior al de VLM más grandes de escala frontier |
| Molmo | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | La licencia Apache-2.0 es fácil de manejar; Fuerte calidad multimodal abierta para su tamaño | Ecosistema de despliegue más pequeño que el de las familias Qwen o Llama; Menos listo para usar que los asistentes multimodales alojados |