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Gemma 4 E4B IT vs Gemma 4 12B It
Placez deux à quatre modèles côte à côte sur les champs qui décident un déploiement : contexte, prix, région, licence, langues, hébergement et ce qui est vérifié.
| Gemma 4 E4B IT | Gemma 4 12B It | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Google DeepMind | Google DeepMind |
| Paramètres | 8B | 12B |
| Fenêtre de contexte | 131k | Non vérifié : le fournisseur n'a pas documenté cette affirmation. |
| Licence | apache-2.0 | apache-2.0 |
| Modalités | text, vision, audio | text, vision, audio |
| Date de publication | 02 mars 2026 | 23 mai 2026 |
| Langues | Solide: en, de, fr, es, it, pt Correct: nl, pl, sv, cs, ro, el, uk, ru, ar, hi, zh, ja, ko, tr | Non vérifié : le fournisseur n'a pas documenté cette affirmation. |
| Poids ouverts | oui | oui |
| Tâches | Faible coût, Vision, Support multilingue, Résumés | Support multilingue, Vision, Résumés |
Lorsque deux modèles diffèrent, ce tableau montre la différence et s'arrête là. LLM EU ne publie aucun badge de gagnant sans score documenté pour cette tâche, et une valeur manquante reste manquante au lieu de devenir un zéro.
Quand l'utiliser
Gemma 4 E4B IT
Points forts
- native audio input in the small-model class
- Apache-2.0 licence
- runs on modest hardware
- text, image and audio in one checkpoint
Limites
- reasoning scores well below the larger Gemma 4 sizes
- 128K-token window, half of the medium models
- no evaluation has been run by LLM EU
Tâches
Gemma 4 12B It
Points forts
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
- at 12B parameters it fits on a single accelerator
- instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
- speech recognition runs locally, so audio never leaves the operator premises
Limites
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 12B parameters, self-hosting needs a single accelerator with enough memory for the weights
- vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model
Tâches
Tâches: Vision, Support multilingue, Résumés