01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Texte + image + audio dans un 26B MoE
- 128k contexte
- Licence Gemma
- Fort raisonnement
Limites à connaître
- —16 Go VRAM Q4
- —Modèle gated sur Hugging Face (click-through requis)
Architecture
MoE · 26B · Gemma 4 · multimodal texte+image+audio · 128k contexte
Entraînement
Google Gemma 4 MoE 26B — multimodal natif avec audio, vision et texte.
Idéal pour
Multimodal efficientMoE mid-size
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
16 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
19 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
28 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
52 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 28 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner Gemma 4 26B-A4B MoE ?
Pour exécuter Gemma 4 26B-A4B MoE en local en quantification Q4, il faut environ 16 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5070 Ti (16 Go de VRAM).
Où acheter le RTX 5070 Ti
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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.
$ollama run gemma4:26b-moe
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.