Gemma 3n E4B
Gemma 3n E4B est un LLM de Google sorti le 26 juin 2025, avec 8 milliards de paramètres et une licence propriétaire, ses poids ne sont pas ouverts. Son positionnement se lit surtout comme celui d’un modèle compact dans le catalogue Gemma, documenté ici par une seule source de données…
Gemma 3n E4B est un LLM de Google sorti le 26 juin 2025, avec 8 milliards de paramètres et une licence propriétaire, ses poids ne sont pas ouverts. Son positionnement se lit surtout comme celui d’un modèle compact dans le catalogue Gemma, documenté ici par une seule source de données concordante.
Son ancienneté, environ un an, compte beaucoup à l’échelle de l’IA générative. Gemma 3n E4B doit donc être replacé dans sa période de sortie plutôt que comparé directement aux modèles actuels, qui ont souvent progressé rapidement en raisonnement, codage et capacités agentiques.
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 |
|---|---|---|---|---|
| ARC-E | 81,6 % | 4ᵉ / 8 | llm-stats | Auto-déclaré |
| BoolQ | 81,6 % | 5ᵉ / 10 | llm-stats | Auto-déclaré |
| PIQA | 81,0 % | 5ᵉ / 11 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HellaSwag | 78,6 % | 19ᵉ / 27 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Winogrande | 71,7 % | 16ᵉ / 22 | llm-stats | Auto-déclaré |
| TriviaQA | 70,2 % | 12ᵉ / 18 | llm-stats | Auto-déclaré |
| ARC-C | 61,6 % | 28ᵉ / 34 | llm-stats | Auto-déclaré |
| DROP | 60,8 % | 21ᵉ / 29 | llm-stats | Auto-déclaré |
| BIG-Bench Hard | 52,9 % | 16ᵉ / 20 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Social IQa | 50,0 % | 6ᵉ / 9 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Natural Questions | 20,9 % | 4ᵉ / 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 E4B combine un format relativement contenu, 8 milliards de paramètres, avec l’écosystème d’un grand éditeur, Google. Cette taille le distingue des très grands LLM généralistes et donne une indication claire sur son positionnement technique à sa sortie : un modèle de génération de langage plus compact, pensé dans la famille Gemma plutôt que comme un modèle frontière. Sa date de connaissances, arrêtée au 1er juin 2024, permet aussi de situer précisément le périmètre temporel de ses réponses attendues.
Limites et points d'attention. Gemma 3n E4B est un modèle propriétaire, avec des poids non ouverts, ce qui limite l’audit indépendant, la reproductibilité et l’adaptation directe par rapport à des modèles à poids ouverts. Son âge est un point central : environ un an représente déjà un cycle long dans l’IA, et ses performances sont aujourd’hui probablement largement dépassées par les modèles plus récents, y compris dans les usages où les progrès ont été rapides. Il est aussi souvent retiré du catalogue de l’éditeur à ce stade. La fiche repose sur une seule source de données concordante, ce qui invite à traiter les informations disponibles comme un socle factuel minimal plutôt que comme une documentation complète.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).