01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Multimodal texte/vision/audio
- 256k de contexte
- Apache 2.0 commercial
- ~7 Go VRAM en Q4
Limites à connaître
- —Modèle dense 12B moins rapide qu'un MoE de taille comparable
- —Débit modéré sur GPU d'entrée de gamme
Architecture
Transformer dense 12B · 256k contexte · multimodal
Entraînement
Google, famille Gemma 4. Entrées multimodales (texte, image, audio) et support multilingue. Licence Apache 2.0.
Idéal pour
Multimodal localMultilingueContexte long
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
7 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
9 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
13 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
24 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 16 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner Gemma 4 12B ?
Pour exécuter Gemma 4 12B en local en quantification Q4, il faut environ 7 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).
Où acheter le RTX 5060
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$# HuggingFace : google/gemma-4-12B
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.