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EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle
Fiche modèle · édition du

Gemma 4 E4B IT

Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 31 mars 2026

  • Réflexion réglable
  • Poids ouverts · Apache 2.0
  • Carte graphique 8 Go
46,6de 36,5 à 56,7Provisoire · 10 %?
Empreinte?
RaisonnementCodeAgentsUsageMathsSciencesFrançais46,6VisionÉcritureWeb

Son bilan?

  • Pas encore de rang au classement général : il a trop peu de mesures, son score est provisoire.
  • Mesuré seulement en français pour l'instant.
L'essayer surGemini (nouvel onglet)

Estimationenviron 0,07 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général?

46,6de 36,5 à 56,7

RangScore provisoireCouverture10 %8 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Les dix tâches?

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,5 Go.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits5,5 GoAllégée, 8 bits9,7 GoComplète, 16 bits18,4 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 générationPas d'estimation de vitesse : l'éditeur ne publie pas le nombre de paramètres actifs par jeton de ce modèle. 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
0,02 € / 0,09 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
131 072 jetonsenviron 98 000 mots
Entrées
Texte, image, son
Réflexion
Faible, moyenne, élevéetrois niveaux réglables
Paramètres
8 milliards
Licence
Apache 2.0poids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Non communiquée
Hébergement en Europe
Non communiqué
Connaissances jusqu'à
Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Toutes les mesures

8 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource

En bref

Quel est le score de Gemma 4 E4B IT ?
Gemma 4 E4B IT obtient un score IA de 46,6, avec une marge de 36,5 à 56,7. Ce score est provisoire : il repose sur 8 mesures, et le modèle n'a pas de rang.?
Gemma 4 E4B IT peut-il tourner en local ?
Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,5 Go.
Combien coûte Gemma 4 E4B IT ?
0,02 € 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 0,07 € 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 4 E4B IT ?
Gemma 4 E4B IT est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 31 mars 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.

Ses voisins?