Gemma 4 E2B vs E4B pour mobile : quantification, RAM, jetons et intelligence

La famille Gemma 4 de Google, publiée en avril 2026, a apporté une IA de niveau avancé aux appareils locaux grâce à deux variantes compactes conçues pour le mobile et le calcul en périphérie : E2B (2 milliards de paramètres) et E4B (4 milliards de paramètres). Les deux prennent en charge nativement les entrées texte, image et audio, mais leur empreinte mémoire, leur vitesse, leur intelligence et leurs cas d'usage recommandés diffèrent considérablement. Cet article compare les versions quantifiées, le nombre de paramètres, l'utilisation de RAM, les jetons maximum, les compromis du cache KV et l'adéquation aux appareils, afin de vous aider à choisir le modèle qui convient à votre smartphone ou à votre tablette.

Spécifications clés en un coup d'œil

Le tableau ci-dessous résume les spécifications principales des deux modèles dans leur forme quantifiée en 4 bits, le format le plus courant pour un déploiement sur appareil.

Versions quantifiées et utilisation de la RAM

La quantification réduit la précision du modèle pour l'adapter au matériel mobile. Dans la version quantifiée en 4 bits, E2B consomme généralement environ 1,5 Go de RAM, et des implémentations hautement optimisées peuvent fonctionner avec seulement 0,84 Go. Cette faible empreinte le rend idéal pour les smartphones standards à mémoire limitée. E4B, en revanche, nécessite environ 5 Go de RAM dans le même format 4 bits, soit une différence substantielle. Si E4B offre une intelligence supérieure, cette capacité accrue a un coût mémoire plus élevé et peut mettre à rude épreuve les appareils disposant de moins de 8 Go de RAM système.

Jetons maximum et compromis du cache KV

E2B et E4B offrent tous deux une fenêtre de contexte de 128 000 jetons, nettement plus grande que celle des modèles mobiles de génération précédente. Cependant, la longueur du contexte affecte directement la taille du cache clé-valeur (KV), qui augmente avec le nombre de jetons dans la conversation. Sur un téléphone, un contexte complet de 128k peut consommer plusieurs gigaoctets de mémoire, laissant peu de place au système d'exploitation et aux autres applications. Pour la plupart des usages mobiles, un cache KV de 4 096 jetons constitue un bon compromis : il offre suffisamment de contexte pour les résumés, le chat et le raisonnement structuré sans épuiser la mémoire.

La Multi-Token Prediction (MTP) de Google accélère encore le décodage sur les CPU et GPU mobiles, de sorte que même avec un cache KV limité, les modèles restent réactifs. Le nombre de jetons de cache KV recommandé dépend fortement de la tâche. Si vous devez analyser de longs documents ou conserver un historique de conversation étendu, vous pouvez augmenter le cache, mais soyez conscient de l'impact mémoire. Sur un appareil de 4 à 8 Go, rester proche de 4 096 jetons garde le modèle dans des limites confortables. Sur un appareil de 12 Go, vous disposez de davantage de marge pour l'étendre.

Intelligence : E2B vs E4B

En comparant l'intelligence brute, E4B surpasse généralement E2B dans le raisonnement complexe, le codage, le suivi d'instructions et le traitement nuancé des données multimodales. La densité de paramètres plus élevée permet à E4B de mieux modéliser des schémas complexes, ce qui en fait le choix recommandé pour les flux de travail agentiques et les tâches de productivité exigeantes. Pour les applications simples et sensibles à la latence, telles que les requêtes rapides, les résumés et la classification de base, E2B est souvent préféré car il est plus rapide et consomme moins de batterie.

Charges de travail texte seul vs multimodales

Les deux modèles sont nativement multimodaux et acceptent les entrées texte, image et audio. Cependant, le traitement multimodal est gourmand en mémoire. Exécuter E4B avec des entrées image ou audio sur un téléphone peut pousser l'utilisation de la RAM au-delà de 5 Go, de sorte que l'expérience multimodale de E4B est optimale sur les appareils disposant de 12 Go ou plus de mémoire totale. E2B, en revanche, gère bien les entrées multimodales simples sur du matériel grand public. Si votre charge de travail est uniquement textuelle, les deux modèles sont plus efficaces, et E2B peut souvent être déployé dans les environnements les plus contraints.

Adéquation aux appareils selon la RAM

Le choix entre E2B et E4B dépend fortement de la RAM de votre appareil. E2B est le premier candidat pour les appareils mobiles grand public disposant de 4 à 8 Go de RAM système totale, laissant suffisamment de marge pour le système d'exploitation et les applications en arrière-plan. E4B convient aux appareils disposant de 8 à 12 Go de RAM ou plus. Sur un appareil de moins de 8 Go, E4B peut provoquer une pression mémoire, des réponses plus lentes ou la fermeture d'applications.

Conclusion

En résumé, Gemma 4 E2B et E4B offrent un choix convaincant pour l'IA sur appareil. E2B s'adapte aux smartphones grand public avec 4-8 Go de RAM, environ 1,5 Go de mémoire quantifiée et un cache KV recommandé de 4 096 jetons. E4B est le modèle le plus intelligent pour les appareils haut de gamme avec 8-12 Go de RAM, au prix d'environ 5 Go de mémoire. Tenez compte du matériel, des exigences de latence et de la complexité de vos tâches avant de choisir. Pour un usage mobile rapide, efficace et principalement textuel, E2B est le choix pragmatique ; pour un raisonnement avancé et une puissance multimodale, E4B vaut la mémoire qu'il exige.