Gemma 3n E2B
Gemma 3n E2B est un LLM propriétaire de Google, sorti le 26 juin 2025, avec des poids non ouverts. Son format à 8 milliards de paramètres le place dans la catégorie des modèles relativement compacts, à distinguer des très grands modèles haut de gamme.
Gemma 3n E2B est un LLM propriétaire de Google, sorti le 26 juin 2025, avec des poids non ouverts. Son format à 8 milliards de paramètres le place dans la catégorie des modèles relativement compacts, à distinguer des très grands modèles haut de gamme.
Avec environ un an d’ancienneté, Gemma 3n E2B appartient déjà à une génération datée à l’échelle de l’IA. Ses connaissances s’arrêtent au 1er juin 2024, ce qui limite son intérêt pour les sujets récents et impose de le lire comme un modèle de sa période, probablement dépassé par les catalogues actuels.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | |
| Licence | Proprietary (poids non ouverts) |
| Date de sortie | 26 juin 2025 |
| Connaissances jusqu'à | 2024-06-01 |
| Multimodal | oui |
| Paramètres | 8 milliards |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| PIQA | 78,9 % | 8ᵉ / 11 | llm-stats | Auto-déclaré |
| BoolQ | 76,4 % | 9ᵉ / 10 | llm-stats | Auto-déclaré |
| ARC-E | 75,8 % | 6ᵉ / 8 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HellaSwag | 72,2 % | 22ᵉ / 27 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Winogrande | 66,8 % | 20ᵉ / 22 | llm-stats | Auto-déclaré |
| TriviaQA | 60,8 % | 16ᵉ / 18 | llm-stats | Auto-déclaré |
| DROP | 53,9 % | 25ᵉ / 29 | llm-stats | Auto-déclaré |
| ARC-C | 51,7 % | 31ᵉ / 34 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Social IQa | 48,8 % | 8ᵉ / 9 | llm-stats | Auto-déclaré |
| BIG-Bench Hard | 44,3 % | 18ᵉ / 20 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Natural Questions | 15,5 % | 6ᵉ / 7 | 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 3n E2B combine un éditeur majeur, Google, et un gabarit de 8 milliards de paramètres, ce qui signale un LLM conçu pour rester plus compact que les modèles les plus lourds. À sa sortie, son intérêt tenait surtout à son positionnement dans la famille Gemma 3n et à son format E2B, plutôt qu’à une domination documentée sur des benchmarks publics. La fiche disponible repose sur une source de données concordante, ce qui permet d’établir les éléments d’identité du modèle, sa licence, sa date de sortie, son ordre de grandeur en paramètres et sa limite de connaissances.
Limites et points d'attention. Aucun score vérifié de benchmark, d’indice ou de coût d’entraînement n’est fourni dans les données disponibles, donc aucune supériorité en raisonnement, code, agentivité ou mathématiques ne peut être affirmée. La licence propriétaire et les poids non ouverts limitent l’audit indépendant et la réutilisation directe. Son ancienneté d’environ un an est très longue pour l’IA générative : Gemma 3n E2B doit être considéré comme un modèle de 2025, probablement largement dépassé aujourd’hui et souvent susceptible de ne plus figurer dans les offres actives de son éditeur.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).