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EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle
Fiche modèle · édition du

Gemma 3 4B

Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 12 mars 2025

  • Poids ouverts · Gemma
  • Carte graphique 8 Go
  • Classe énergétique A
39,7de 31,1 à 48,3Rang 224 · 75 %?
Empreinte?
Raisonnement39,7Code36,5AgentsUsage42,4Maths41,8Sciences33,1Français36,8VisionÉcriture43,2Web

Son bilan?

  • Au classement général, 224e sur 257, ex æquo avec 30 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
  • Pas encore classé en raisonnement, code, maths et sciences : trop peu de mesures.
  • Pas encore mesuré en tâches d'agent, compréhension d'images et création web.
L'application de l'éditeurGemini Ce modèle n'y est peut-être plus proposé. (nouvel onglet)

Estimationenviron 0,09 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général?

39,7de 31,1 à 48,3

Rang224Groupe 12, ex æquoCouverture75 %18 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.

Version évaluéeIndiceRang chez euxVitessePremier jetonPrix par million de jetonsentrée / sortie
Gemma 3 4B Instruct4,8non publié0,0 jetons/s0,00 s0 $ / 0 $

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 8 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 4,8 Go.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits2,8 GoAllégée, 8 bits4,8 GoComplète, 16 bits9,2 GoLe pointillé marque 6 Go, la mémoire utile d'une carte graphique de 8 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.
Vitesse de générationEstimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix
0,04 € / 0,09 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
131 072 jetonsenviron 98 000 mots
Entrées
Texte, image
Réflexion
Non communiqué
Paramètres
4 milliards
Licence
Gemmapoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Asur une échelle de A à G
Hébergement en Europe
Possible
Connaissances jusqu'à
Août 2024

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Ses versions non censurées

Une variante modifiée par des tiers pour refuser moins. Leur taux de refus vient du banc de QUELLE IA ; elles ne reprennent pas le score de cette fiche.

Le classement des IA non censurées →

Toutes les mesures

18 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
compar:IA1 001,0 Elo64,9InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr
Arena, écriture créative1 274,4 Elo48,5InconnueACTIFarena.ai
Arena, texte1 303,3 Elo46,9InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 254,1 Elo39,1InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions d'experts1 260,6 Elo39,1InconnueACTIFarena.ai
Voir les 6 autres mesures
Arena, questions de code1 273,5 Elo31,3InconnueACTIFarena.ai
DTBench50,9 %41,1InconnueSATURÉconceptualreasoning.ai
OTIS Mock AIME 2024-20257,5 %45,2InconnueSATURÉepoch.ai
LMCA2,7826,3InconnueACTIFconceptualreasoning.ai
GPQA Diamond23,2 %9,8InconnueSATURÉepoch.ai

En bref

Quel est le score de Gemma 3 4B ?
Gemma 3 4B obtient un score IA de 39,7, avec une marge de 31,1 à 48,3, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 224e sur 257 modèles, à partir de 18 mesures.?
Dans quelles tâches Gemma 3 4B est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont écriture (43,2) et usage (42,4). Sa tâche la plus faible est sciences (33,1).
Gemma 3 4B peut-il tourner en local ?
Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 8 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 4,8 Go.
Combien coûte Gemma 3 4B ?
0,04 € par million de jetons en entrée et 0,09 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,09 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite Gemma 3 4B ?
Gemma 3 4B est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 12 mars 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence Gemma.

Ses voisins?