Question 1

Qu'est-ce que Gemma 4 ?

Accepted Answer

Gemma 4 est la dernière famille de modèles d'IA open source de Google DeepMind, publiée le 2 avril 2026. Elle comprend quatre variantes (E2B, E4B, 26B A4B et 31B) qui prennent en charge la compréhension multimodale du texte, des images, de la vidéo et de l'audio.

Question 2

Quelle licence utilise Gemma 4 ?

Accepted Answer

Gemma 4 est publié sous licence Apache 2.0, qui autorise l'utilisation commerciale et non commerciale gratuite, la modification et la distribution avec des restrictions minimales.

Question 3

Quelles sont les quatre variantes du modèle Gemma 4 ?

Accepted Answer

Les quatre variantes sont : E2B (2B paramètres, dense), E4B (4B paramètres, dense), 26B A4B (26B total avec 4B paramètres actifs, Mixture of Experts à 128 experts) et 31B (31B paramètres, dense). E2B et E4B prennent en charge un contexte de 128K, tandis que les modèles 26B et 31B prennent en charge un contexte de 256K.

Question 4

Quelles modalités Gemma 4 prend-il en charge ?

Accepted Answer

Gemma 4 prend nativement en charge quatre modalités : texte, images, vidéo et audio. Toutes les modalités sont traitées au sein d'un seul modèle unifié sans nécessiter de pipelines ou d'encodeurs séparés.

Question 5

Comment fonctionne l'architecture Mixture of Experts (MoE) dans le modèle 26B ?

Accepted Answer

Le modèle 26B A4B utilise une architecture Mixture of Experts éparse avec 128 réseaux d'experts. Pour chaque entrée, seuls 4B paramètres sont activés (acheminés vers les experts pertinents), offrant la qualité d'un grand modèle pour une fraction du coût de calcul.

Question 6

Combien de langues Gemma 4 prend-il en charge ?

Accepted Answer

Gemma 4 est entraîné sur plus de 140 langues, offrant des performances multilingues de haute qualité dans les principales langues du monde, tant pour les tâches de compréhension que de génération.

Question 7

De quel matériel ai-je besoin pour exécuter Gemma 4 ?

Accepted Answer

Le modèle E2B peut fonctionner sur des smartphones et des appareils edge avec aussi peu que 2 Go de RAM. Le modèle E4B fonctionne bien sur les ordinateurs portables et de bureau. Le modèle 26B MoE nécessite un GPU avec 16 Go+ de VRAM, et le modèle dense 31B nécessite 24 Go+ de VRAM pour l'inférence en pleine précision. Les versions quantifiées réduisent ces exigences.

Question 8

Puis-je utiliser Gemma 4 à des fins commerciales ?

Accepted Answer

Oui. La licence Apache 2.0 permet une utilisation commerciale sans redevances ni autorisations spéciales. Vous pouvez créer et vendre des produits propulsés par Gemma 4, l'affiner pour votre domaine et distribuer des versions modifiées.

Question 9

Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?

Accepted Answer

Les modèles E2B et E4B prennent en charge une fenêtre de contexte de 128K tokens. Les modèles 26B A4B et 31B prennent en charge une fenêtre de contexte de 256K tokens, ce qui est suffisant pour traiter des bases de code entières ou des documents de la taille d'un livre.

Question 10

Comment Gemma 4 se compare-t-il aux modèles propriétaires ?

Accepted Answer

Gemma 4 obtient des scores de benchmark compétitifs : 89,2% sur AIME 2026, 80% sur LiveCodeBench v6, 84,3% sur GPQA Diamond et 85,2% sur MMMLU. Ces résultats rivalisent ou dépassent de nombreux modèles propriétaires tout en étant entièrement open source.

Question 11

Gemma 4 prend-il en charge l'appel de fonctions ?

Accepted Answer

Oui. Gemma 4 dispose de capacités agentiques intégrées, notamment l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Cela permet l'utilisation autonome d'outils, la planification multi-étapes et l'intégration transparente avec des API et services externes.

Question 12

Comment déployer Gemma 4 localement ?

Accepted Answer

Le moyen le plus simple est via Ollama, qui fournit une configuration en une seule commande. D'autres options incluent LM Studio (basé sur GUI), vLLM (service de production à haut débit), llama.cpp (inférence CPU avec quantification GGUF) et MLX (optimisé pour les Mac Apple Silicon).

Question 13

Puis-je affiner Gemma 4 ?

Accepted Answer

Oui. Gemma 4 prend en charge l'affinage via des frameworks standards comme Hugging Face Transformers, PEFT/LoRA pour un affinage efficace en paramètres, et l'affinage complet pour une personnalisation maximale. La licence Apache 2.0 vous permet de distribuer des modèles affinés.

Question 14

Où puis-je télécharger les poids des modèles Gemma 4 ?

Accepted Answer

Les poids officiels des modèles sont disponibles sur Hugging Face, Kaggle, la bibliothèque Ollama et ModelScope. Toutes les plateformes proposent la gamme complète des variantes de modèles et des options de quantification.

Question 15

Qu'est-ce qui différencie Gemma 4 de Gemma 3 ?

Accepted Answer

Gemma 4 introduit le support multimodal natif (ajout de la vidéo et de l'audio), une nouvelle variante MoE (26B A4B avec 128 experts), des scores de benchmark significativement améliorés, des fenêtres de contexte étendues jusqu'à 256K tokens, des capacités agentiques intégrées et le support de plus de 140 langues.

Questions fréquemment posées