face-à-face · LLM local

DeepSeek R1 Distill 70B vs Gemma 4 E4B (Efficient)

Comparatif chiffré : VRAM requise par quantization, GPUs compatibles pour faire tourner chacun en local, et verdict construit depuis les specs réelles. Pas de bench truqué, juste les chiffres.

70B
params DeepSeek R1 Distill 70B
4B
params Gemma 4 E4B (Efficient)
DeepSeek
famille A
Gemma
famille B
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

▲ VRAM par quantization

Combien de VRAM il te faut.

Estimation incluant l'overhead (KV cache + activations) ×1.12. Pour un MoE, on prend les paramètres totaux car le modèle complet doit être chargé en mémoire (les experts inactifs aussi).

QuantDeepSeek R1 Distill 70BGemma 4 E4B (Efficient)Écart
Q334.3 GB2 GB32.3 GB
Q444.1 GB2.5 GB41.6 GB
Q553.9 GB3.1 GB50.8 GB
Q663.7 GB3.6 GB60.1 GB
Q878.4 GB4.5 GB73.9 GB
FP16156.8 GB9 GB147.8 GB
▲ GPU minimum pour chacun en Q4

Quel GPU suffit pour quoi.

Pour DeepSeek R1 Distill 70B en Q4

Quadro RTX 8000

48 GB de VRAM — suffisant pour les 44.1 GB requis en Q4.

→ Fiche Quadro RTX 8000
Pour Gemma 4 E4B (Efficient) en Q4

GTX 1650

4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.5 GB requis en Q4.

→ Fiche GTX 1650
▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

DeepSeek R1 Distill 70B est 17.5× plus gros que Gemma 4 E4B (Efficient) — plus de connaissances, mais 44 GB de VRAM contre 3 GB.

Choisir DeepSeek R1 Distill 70B

Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.

→ Fiche DeepSeek R1 Distill 70B

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