Gemma 3 1B
Gemma 3 1B est un LLM de Google publié le 12 mars 2025 sous licence Gemma, avec des poids ouverts et un usage commercial autorisé. Avec 1 milliard de paramètres, il se place dans la catégorie des modèles compacts plutôt que dans celle des modèles haut de gamme.
Gemma 3 1B est un LLM de Google publié le 12 mars 2025 sous licence Gemma, avec des poids ouverts et un usage commercial autorisé. Avec 1 milliard de paramètres, il se place dans la catégorie des modèles compacts plutôt que dans celle des modèles haut de gamme.
Son ancienneté d’environ un an est importante à l’échelle de l’IA : il doit être lu comme un modèle de sa génération, souvent dépassé aujourd’hui. Sa fenêtre de contexte de 32 000 tokens et ses connaissances arrêtées au 31 août 2024 restent ses repères techniques les plus structurants.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | |
| Licence | Gemma (open-weights, usage commercial autorisé) |
| Date de sortie | 12 mars 2025 |
| Connaissances jusqu'à | 2024-08-31 |
| Multimodal | non |
| Paramètres | 1 milliards |
| Fenêtre de contexte | 32 000 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text,image → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| IFEval | 80,2 % | 53ᵉ / 65 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GSM8k | 62,8 % | 45ᵉ / 47 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Natural2Code | 56,0 % | 8ᵉ / 8 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MATH | 48,0 % | 58ᵉ / 70 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HumanEval | 41,5 % | 63ᵉ / 65 | llm-stats | Auto-déclaré |
| BIG-Bench Hard | 39,1 % | 20ᵉ / 20 | llm-stats | Auto-déclaré |
| FACTS Grounding | 36,4 % | 13ᵉ / 13 | llm-stats | Auto-déclaré |
| WMT24++ | 35,9 % | 22ᵉ / 23 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MBPP | 35,2 % | 33ᵉ / 33 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Global-MMLU-Lite | 34,2 % | 14ᵉ / 14 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GPQA | 19,2 % | 212ᵉ / 213 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HiddenMath | 15,8 % | 13ᵉ / 13 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMLU-Pro | 14,7 % | 125ᵉ / 125 | llm-stats | Auto-déclaré |
| BIG-Bench Extra Hard | 7,2 % | 11ᵉ / 11 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Bird-SQL (dev) | 6,4 % | 7ᵉ / 7 | llm-stats | Auto-déclaré |
| SimpleQA | 2,2 % | 44ᵉ / 45 | llm-stats | Auto-déclaré |
| LiveCodeBench | 1,9 % | 72ᵉ / 72 | llm-stats | Auto-déclaré |
| ECLeKTic | 1,4 % | 8ᵉ / 8 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Notre analyse
Forces. Gemma 3 1B combine un format très réduit, 1 milliard de paramètres, avec une licence open-weights autorisant l’usage commercial. Cette combinaison en fait un modèle intéressant à documenter pour comprendre l’entrée de gamme de Google dans la famille Gemma 3. Sa fenêtre de contexte de 32 000 tokens est notable pour un modèle de cette taille, car elle permet de traiter des entrées longues par rapport à des LLM compacts plus limités. La présence de deux sources de données concordantes renforce aussi la fiabilité des informations disponibles sur ses caractéristiques principales.
Limites et points d'attention. À sa sortie, Gemma 3 1B ne se distinguait pas sur GPQA (évaluation de raisonnement scientifique avancé) parmi les LLM de sa période : son classement le place dans la tranche la moins compétitive de sa génération sur ce benchmark. Son ancienneté pèse fortement, car les performances des modèles actuels ont largement progressé depuis mars 2025 et ce type de modèle est souvent retiré du catalogue de l’éditeur. Ses connaissances s’arrêtent au 31 août 2024, ce qui limite sa pertinence sur les faits récents. Aucun chiffre d’entraînement, de coût ou d’équivalent GPU H100 n’est disponible dans les données fournies.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai).