# Gemma 3 12B

> Fiche du modèle de langage Gemma 3 12B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Gemma 3 12B (Google DeepMind) : score IA de 48,7, 196e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/gemma-3-12b/
Origine : Google DeepMind · États-Unis · sorti le 12 mars 2025

## Score général

- Score IA : 48,7 (marge à 90 % : de 42,8 à 54,6)
- Rang : 196 (Groupe 12, ex æquo)
- Couverture : 75 % du poids des tâches, 21 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 40,3 | Provisoire · 33 % |
| Code | 43,5 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 51,8 | Rang 195 · 100 % |
| Maths | 51,1 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 44,5 | Rang 94 · 60 % |
| Français | 55,2 | Rang 109 · 75 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 54,4 | Rang 187 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Gemma 3 12B Instruct](https://artificialanalysis.ai/models/gemma-3-12b) | 3,8 | 192e sur 193 | non publié | non publié | 0 $ / 0 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/gemma-3-12b

## Exécution locale

Tient à partir d'une carte graphique de 12 Go (10 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc B580. Mémoire estimée : 8,3 Go.

- Allégée, 4 bits : 8,3 Go
- Allégée, 8 bits : 14,5 Go
- Complète, 16 bits : 27,6 Go

- Plus petite machine : [Carte graphique 12 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_12_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 12 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_12_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Intel Arc B580](https://quelleia.com/local/intel-arc-b580/)
- PC portable RTX : [PC portable GeForce RTX 12 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_rtx_12_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable avec GeForce RTX 5070 Ti](https://quelleia.com/local/pc-portable-geforce-rtx-5070-ti/)
- PC portable Intel : [PC portable Intel Core Ultra 32 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_intel_32_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 Go](https://quelleia.com/local/samsung-galaxy-book6-pro-16/)
- PC portable Snapdragon : [PC portable Snapdragon X2 48 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_snapdragon_48_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [ASUS Zenbook A16 (2026), Snapdragon X2 Elite Extreme, 48 Go](https://quelleia.com/local/asus-zenbook-a16-2026-snapdragon-x2-48go/)
- Mac : [Mac 16 Go](https://quelleia.com/local/#mac_16_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac mini M6, 16 Go](https://quelleia.com/local/mac-mini-m6-16go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 32 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_32_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Ryzen AI Max 385, 32 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-385-32go/)
- Nvidia DGX : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version complète ; par exemple [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/)
- Sans carte graphique : [PC portable 16 Go](https://quelleia.com/local/#portable_16_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable 16 Go, sans carte graphique](https://quelleia.com/local/pc-portable-16-go/)
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,04 € / 0,13 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 131 072 jetons (environ 98 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 12 milliards
- Licence : Gemma (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : A (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Août 2024

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/google/gemma-3-12b-it)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=gemma-3-12b-it)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/google/gemma-3-12b-it)
- Par API : [API Google DeepMind](https://ai.google.dev)
- L'essayer : [Gemini](https://gemini.google.com)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 93,2 % | 42,3 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 67,8 % | 57,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 65,1 % | 62,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 64,8 % | 58,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 57,5 % | 51,8 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| compar:IA | Français | 1 032,0 Elo | 76,6 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| MindCube | Vision | 46,7 % | 62,0 | archivé | https://mind-cube.github.io/ |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 332,6 Elo | 61,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 341,8 Elo | 55,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 39,7 % | 44,8 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 37,9 % | 71,8 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 317,6 Elo | 52,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 315,8 Elo | 41,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 273,6 Elo | 42,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| GPQA Diamond | Sciences | 39,5 % | 44,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SciCode | Code | 17,4 % | 37,3 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 17,1 % | 51,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 16,7 % | 51,3 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| DTBench | Raisonnement | 48,8 % | 37,2 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| LMCA | Raisonnement | 4,46 | 34,1 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 0 % | 47,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 0 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Gemma 3 12B ?** Gemma 3 12B obtient un score IA de 48,7, avec une marge de 42,8 à 54,6, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 196e sur 246 modèles, à partir de 21 mesures.

**Dans quelles tâches Gemma 3 12B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (55,2) et écriture (54,4). Sa tâche la plus faible est raisonnement (40,3).

**Gemma 3 12B peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'une carte graphique de 12 Go (10 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc B580. Mémoire estimée : 8,3 Go.

**Combien coûte Gemma 3 12B ?** 0,04 € par million de jetons en entrée et 0,13 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Gemma 3 12B ?** Gemma 3 12B est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 12 mars 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence Gemma.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com