Llama 4 Scout 109BvsGemma 4 2B
Comparatif complet entre Llama 4 Scout 109B (109B paramètres, Meta) et Gemma 4 2B (2B, Google). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.
En bref
| Caractéristique | Llama 4 Scout 109B | Gemma 4 2B |
|---|---|---|
| Paramètres | 109B | 2B |
| Famille | Llama | Gemma |
| Auteur | Meta | |
| Origine | US | US |
| Licence | Llama 4 Community | Gemma |
| Contexte | 10 000 000 tokens | 128 000 tokens |
| Sortie | Avril 2025 | 6 mai 2026 |
Empreinte mémoire
VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.
| Quantification | Llama 4 Scout 109B | Gemma 4 2B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 65 GB | 1.2 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 78 GB | 1.4 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 117 GB | 2.1 GB |
| FP16 (qualité max) | 218 GB | 4 GB |
| RAM CPU-only | 100 GB | 2.6 GB |
Vitesse estimée (tokens/seconde)
Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.
| GPU de référence | Llama 4 Scout 109B | Gemma 4 2B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ trop lourd | 200 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ trop lourd | 100 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | 35 tok/s · FP16 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ trop lourd | 100 tok/s · FP16 |
Verdict par cas d'usage
Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.
Forces et faiblesses
Llama 4 Scout 109B
MoE 109B/17B actifs, multimodal natif, contexte 10M. Tient sur une H100. HF gated.
- Contexte 10M (!)
- Tient sur H100
- Vision native
- HF gated
- Licence Llama 4 (clause >700M MAU)
Installation
Gemma 4 2B
Gemma 4 base 2B multimodal (texte+image), licence Gemma, 128k ctx. Tient sur GPU intégré ou Raspberry Pi 5. Sortie mai 2026.
- Tient sur GPU intégré (1.2 Go VRAM Q4)
- Multimodal texte + image
- Licence Gemma
- 128k contexte sur 2B
- Raisonnement limité vs 4B/26B
- Modèle gated sur Hugging Face (click-through)
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Llama 4 Scout 109B ou Gemma 4 2B ?
Sur une RTX 4090, Llama 4 Scout 109B ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Gemma 4 2B en FP16 (~200 tok/s). Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, Gemma 4 2B tient en 1.2 GB contre 65 GB pour son rival — un écart de 63.8 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Llama 4 Scout 109B est sous Llama 4 Community — vérifiez les restrictions (notamment les seuils d'utilisateurs mensuels). Gemma 4 2B est sous Gemma — vérifiez aussi les conditions. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Gemma 4 2B (2B). Plus capable : Llama 4 Scout 109B (109B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.