Gemma · 4B
Gemma 4 E4B (Efficient)
- Total paramètres4B
- Contexte max128k tokens
- FamilleGemma
- TypeDense
face-à-face · LLM local
Gemma 4 E4B (Efficient) vs Llama 3.3 70B
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)
70B
params Llama 3.3 70B
Gemma
famille A
Llama
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Llama · 70B
Llama 3.3 70B
- Total paramètres70B
- 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 3.3 70B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 2 GB | 34.3 GB | 32.3 GB |
| Q4 | 2.5 GB | 44.1 GB | 41.6 GB |
| Q5 | 3.1 GB | 53.9 GB | 50.8 GB |
| Q6 | 3.6 GB | 63.7 GB | 60.1 GB |
| Q8 | 4.5 GB | 78.4 GB | 73.9 GB |
| FP16 | 9 GB | 156.8 GB | 147.8 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 3.3 70B en Q4
Quadro RTX 8000
48 GB de VRAM — suffisant pour les 44.1 GB requis en Q4.
→ Fiche Quadro RTX 8000▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
Llama 3.3 70B est 17.5× plus gros que Gemma 4 E4B (Efficient) — plus de connaissances, mais 44 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 3.3 70B
Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Llama 3.3 70BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.