Gemma 4 31B
- Total paramètres31B
- Contexte max128k tokens
- FamilleGemma
- TypeDense
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.
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).
| Quant | Gemma 4 31B | Qwen 2.5 72B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 15.2 GB | 35.3 GB | 20.1 GB |
| Q4 | 19.5 GB | 45.4 GB | 25.9 GB |
| Q5 | 23.9 GB | 55.4 GB | 31.5 GB |
| Q6 | 28.2 GB | 65.5 GB | 37.3 GB |
| Q8 | 34.7 GB | 80.6 GB | 45.9 GB |
| FP16 | 69.4 GB | 161.3 GB | 91.9 GB |
20 GB de VRAM — suffisant pour les 19.5 GB requis en Q4.
→ Fiche RTX A450048 GB de VRAM — suffisant pour les 45.4 GB requis en Q4.
→ Fiche Quadro RTX 8000Qwen 2.5 72B est 2.3× plus gros que Gemma 4 31B — plus de connaissances, mais 45 GB de VRAM contre 20 GB.
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Gemma 4 31BTu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Qwen 2.5 72BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.