Gemma · 4B
Gemma 4 E4B (Efficient)
- Total paramètres4B
- Contexte max128k tokens
- FamilleGemma
- TypeDense
face-à-face · LLM local
Gemma 4 E4B (Efficient) vs Llama 3.2 3B
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)
3B
params Llama 3.2 3B
Gemma
famille A
Llama
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Llama · 3B
Llama 3.2 3B
- Total paramètres3B
- 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 3.2 3B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 2 GB | 1.5 GB | 0.5 GB |
| Q4 | 2.5 GB | 1.9 GB | 0.6 GB |
| Q5 | 3.1 GB | 2.3 GB | 0.8 GB |
| Q6 | 3.6 GB | 2.7 GB | 0.9 GB |
| Q8 | 4.5 GB | 3.4 GB | 1.1 GB |
| FP16 | 9 GB | 6.7 GB | 2.3 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 3.2 3B en Q4
GTX 1650
4 GB de VRAM — suffisant pour les 1.9 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1650▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
Gemma 4 E4B (Efficient) et Llama 3.2 3B sont de taille comparable (4B vs 3B), donc le choix se joue sur la famille, le contexte et le use case.
Choisir Gemma 4 E4B (Efficient)
Google. Multimodal (vision + texte), contexte 128k, intégration native PyTorch/JAX.
→ Fiche Gemma 4 E4B (Efficient)Choisir Llama 3.2 3B
Écosystème large, fine-tunes disponibles partout, c'est la référence stable open source.
→ Fiche Llama 3.2 3BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.