Gemma 3n E4B Instructed LiteRT Preview

Gemma 3n E4B Instructed LiteRT Preview est un LLM de Google publié le 20 mai 2025 sous licence Gemma, avec poids ouverts et usage commercial autorisé. Avec 2 milliards de paramètres, il appartient à la catégorie des modèles compacts plutôt qu’à celle des modèles haut de gamme.

Gemma 3n E4B Instructed LiteRT Preview est un LLM de Google publié le 20 mai 2025 sous licence Gemma, avec poids ouverts et usage commercial autorisé. Avec 2 milliards de paramètres, il appartient à la catégorie des modèles compacts plutôt qu’à celle des modèles haut de gamme.

Son ancienneté d’environ un an pèse déjà lourd à l’échelle de l’IA. Ce modèle se lit surtout comme un représentant de sa génération, avec des connaissances arrêtées au 1er juin 2024 et un positionnement notable à sa sortie sur GPQA.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
ÉditeurGoogle
LicenceGemma (open-weights, usage commercial autorisé)
Date de sortie20 mai 2025
Connaissances jusqu'à2024-06-01
Multimodaloui
Paramètres2 milliards

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
ARC-E81,6 %4ᵉ / 8llm-statsAuto-déclaré
BoolQ81,6 %5ᵉ / 10llm-statsAuto-déclaré
PIQA81,0 %5ᵉ / 11llm-statsAuto-déclaré
HellaSwag78,6 %19ᵉ / 27llm-statsAuto-déclaré
HumanEval75,0 %48ᵉ / 65llm-statsAuto-déclaré
Winogrande71,7 %16ᵉ / 22llm-statsAuto-déclaré
TriviaQA70,2 %12ᵉ / 18llm-statsAuto-déclaré
MMLU64,9 %91ᵉ / 98llm-statsAuto-déclaré
Global-MMLU-Lite64,5 %9ᵉ / 14llm-statsAuto-déclaré
MBPP63,6 %26ᵉ / 33llm-statsAuto-déclaré
ARC-C61,6 %28ᵉ / 34llm-statsAuto-déclaré
DROP60,8 %21ᵉ / 29llm-statsAuto-déclaré
MGSM60,7 %24ᵉ / 30llm-statsAuto-déclaré
Global-MMLU60,3 %2ᵉ / 5llm-statsAuto-déclaré
Include57,2 %26ᵉ / 31llm-statsAuto-déclaré
BIG-Bench Hard52,9 %16ᵉ / 20llm-statsAuto-déclaré
MMLU-Pro50,6 %109ᵉ / 125llm-statsAuto-déclaré
WMT24++50,1 %16ᵉ / 23llm-statsAuto-déclaré
Social IQa50,0 %6ᵉ / 9llm-statsAuto-déclaré
HiddenMath37,7 %8ᵉ / 13llm-statsAuto-déclaré
LiveCodeBench v525,7 %6ᵉ / 9llm-statsAuto-déclaré
GPQA23,7 %210ᵉ / 213llm-statsAuto-déclaré
Natural Questions20,9 %4ᵉ / 7llm-statsAuto-déclaré
MMLU-ProX19,9 %29ᵉ / 32llm-statsAuto-déclaré
Codegolf v2.216,8 %1ᵉ / 4llm-statsAuto-déclaré
LiveCodeBench13,2 %67ᵉ / 72llm-statsAuto-déclaré
AIME 202511,6 %105ᵉ / 108llm-statsAuto-déclaré
ECLeKTic1,9 %7ᵉ / 8llm-statsAuto-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. À sa sortie, Gemma 3n E4B Instructed LiteRT Preview figurait dans le top 99% sur GPQA parmi 98 LLM de la même période, ce qui le plaçait dans le haut du panier de sa génération sur ce benchmark. Son format à 2 milliards de paramètres en faisait un modèle compact, avec une licence Gemma autorisant l’usage commercial et des poids ouverts, deux éléments importants pour l’intégration, l’audit et l’adaptation dans des environnements maîtrisés.

Limites et points d’attention. L’ancienneté d’environ un an est une limite majeure: à l’échelle de l’IA, Gemma 3n E4B Instructed LiteRT Preview appartient déjà à une génération probablement dépassée, et ce type de modèle est souvent retiré du catalogue de l’éditeur après quelques cycles. Ses connaissances s’arrêtent au 1er juin 2024, ce qui exclut les évolutions postérieures. La couverture repose sur 1 source de données concordante, un niveau d’information limité pour documenter finement ses performances au-delà du signal GPQA disponible.


Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).