Gemma 4 E4B (Efficient)
- Total paramètres4B
- 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 E4B (Efficient) | Mixtral 8x22B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 2 GB | 28.7 GB | 26.7 GB |
| Q4 | 2.5 GB | 36.9 GB | 34.4 GB |
| Q5 | 3.1 GB | 45 GB | 41.9 GB |
| Q6 | 3.6 GB | 53.2 GB | 49.6 GB |
| Q8 | 4.5 GB | 65.5 GB | 61.0 GB |
| FP16 | 9 GB | 131 GB | 122.0 GB |
4 GB de VRAM — suffisant pour les 2.5 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 165040 GB de VRAM — suffisant pour les 36.9 GB requis en Q4.
→ Fiche NVIDIA A100 40GBMixtral 8x22B est 35.3× plus gros que Gemma 4 E4B (Efficient) — plus de connaissances, mais 37 GB de VRAM contre 3 GB. Mixtral 8x22B est un MoE (39B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Gemma 4 E4B (Efficient)Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche Mixtral 8x22BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.