Gemma · 4B
Gemma 4 E4B (Efficient)
- Total paramètres4B
- Contexte max128k tokens
- FamilleGemma
- TypeDense
face-à-face · LLM local
Gemma 4 E4B (Efficient) vs Llama 3.1 8B
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.
4B
params Gemma 4 E4B (Efficient)
8B
params Llama 3.1 8B
Gemma
famille A
Llama
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Llama · 8B
Llama 3.1 8B
- Total paramètres8B
- Contexte max128k tokens
- FamilleLlama
- TypeDense
▲ 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).
| Quant | Gemma 4 E4B (Efficient) | Llama 3.1 8B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 2 GB | 3.9 GB | 1.9 GB |
| Q4 | 2.5 GB | 5 GB | 2.5 GB |
| Q5 | 3.1 GB | 6.2 GB | 3.1 GB |
| Q6 | 3.6 GB | 7.3 GB | 3.7 GB |
| Q8 | 4.5 GB | 9 GB | 4.5 GB |
| FP16 | 9 GB | 17.9 GB | 8.9 GB |
▲ GPU minimum pour chacun en Q4
Quel GPU suffit pour quoi.
Pour Gemma 4 E4B (Efficient) en Q4
GTX 1650
4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.5 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1650Pour Llama 3.1 8B en Q4
GTX 1060 6GB
6 GB de VRAM — suffisant pour les 5.0 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1060 6GB▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
Llama 3.1 8B est 2.0× plus gros que Gemma 4 E4B (Efficient) — plus de connaissances, mais 5 GB de VRAM contre 3 GB.
Choisir Gemma 4 E4B (Efficient)
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Gemma 4 E4B (Efficient)Choisir Llama 3.1 8B
Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Llama 3.1 8BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.