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.
Ton ChatGPT privé et gratuit sur ta machine en 1 heure — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tes documents, sans cloud.
- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Mises à jour à vie
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.