Gemma 4 Avis
Gemma 4 : comment un modèle 31B rivalise avec des concurrents de 600B
La famille Gemma 4 de Google DeepMind a été lancée le 2 avril 2026 avec quatre modèles sous Apache 2.0. Le 31B est classé 3e sur Arena AI, le 26B MoE tourne sur une seule RTX 4090, et le E2B tient sur un téléphone. Voici ce qui fonctionne vraiment et où il y a des lacunes.
Verdict
Le verdict sur chaque modèle Gemma 4
Après des tests approfondis en raisonnement, codage, multimodal et déploiement local, voici le verdict sur chaque variante.
Verdict global
La famille de modèles ouverts la plus performante que vous pouvez exécuter localement
Gemma 4 est la meilleure famille de modèles ouverts pour ceux qui veulent une IA de pointe sur leur propre matériel. Le 31B rivalise avec des modèles 20 fois plus grands en raisonnement et codage. Le 26B MoE est le meilleur compromis pour la plupart des usages en production. Les modèles edge apportent une vraie IA sur les téléphones et navigateurs.
La principale faiblesse : en codage agentique pur (SWE-Bench), Gemma 4 est encore derrière Qwen 3.6 et GLM-5.1. Si votre usage principal est l'édition de code autonome, envisagez ces alternatives.
Verdict : Excellent
31B Dense
Le vaisseau amiral tient ses promesses. 3e sur Arena AI, raisonnement et codage exceptionnels, multimodal solide. Le meilleur modèle Dense ouvert dans cette taille.
Forces : raisonnement, maths, codage, multimodal. Faiblesse : SWE-Bench en retrait par rapport à Qwen 3.6.
Verdict : Meilleur rapport qualité-prix
26B MoE
Qualité proche du 31B pour une fraction du calcul. Le meilleur compromis pour le déploiement en production. Tient sur une seule RTX 4090.
Forces : efficacité, qualité proche du 31B, déploiement sur un seul GPU. Faiblesse : plus lent que le Dense à faible batch.
Verdict : Impressionnant
E4B Edge
Le modèle edge recommandé. Raisonnement et codage solides pour sa taille. L'audio natif est un avantage unique face aux concurrents.
Forces : support audio, bon raisonnement, tourne sur laptops. Faiblesse : limité pour les tâches complexes.
Verdict : Niche mais utile
E2B Compact
Ultra rapide à 95 tok/s. Utile pour les tâches simples et les applications temps réel. Pas adapté au raisonnement complexe.
Forces : vitesse, empreinte minuscule, support audio. Faiblesse : qualité en baisse sur les tâches difficiles.
Ce qui fonctionne
Là où Gemma 4 excelle
Après des tests sur des dizaines de tâches réelles, voici les domaines où Gemma 4 impressionne vraiment.
Raisonnement mathématique
89.2% sur AIME 2026 n'est pas un hasard. Le mode Thinking produit des solutions claires et étape par étape. Vraiment utile pour le tutorat en maths et la résolution de problèmes.
Génération de code
80% sur LiveCodeBench v6 se traduit par une assistance au codage pratique. Implémentation de fonctions, débogage et revue de code sont tous solides.
Compréhension multimodale
L'analyse d'images, le parsing de documents et la compréhension de graphiques fonctionnent bien. Le support de résolution variable gère élégamment différents types d'images.
Déploiement local
La gamme de 3.2 Go à 17 Go (en 4 bits) signifie qu'il y a un modèle pour chaque niveau de matériel. L'installation d'Ollama prend moins de 2 minutes.
Function calling
Le function calling natif est fiable. La sortie JSON est bien formée, la sélection d'outils est précise, et les workflows d'agents multi-étapes fonctionnent de manière cohérente.
Multilingue
Le support de 140+ langues est réel. La qualité se maintient bien sur les langues principales, pas seulement l'anglais.
Évaluation honnête
Là où Gemma 4 a des lacunes
Aucun modèle n'est parfait. Voici où Gemma 4 peut s'améliorer.
Faiblesses
- SWE-Bench : 52% vs 73.4% pour Qwen 3.6 - écart significatif en codage autonome
- Pas d'audio natif sur 26B et 31B - seuls les modèles edge ont des encodeurs audio
- Le 26B MoE est plus lent que prévu à faible batch
- La qualité du E2B baisse notablement sur les tâches de raisonnement complexes
- Les performances en contexte long se dégradent au-delà de ~100K tokens en pratique
Concurrence
- Qwen 3.6 35B A3B : Meilleur en codage agentique (SWE-Bench, Terminal-Bench)
- GLM-5.1 : Plus fort sur certaines tâches en chinois
- Llama 4 : Options de fenêtre de contexte plus grandes
- DeepSeek V4 : Compétitif sur les benchmarks de raisonnement
- Mistral Small 4 : Inférence plus rapide à des niveaux de qualité similaires
Benchmarks
Benchmarks officiels vs expérience réelle
Comment les chiffres officiels se traduisent-ils en utilisation réelle ? Voici notre évaluation après des tests approfondis.
Les benchmarks officiels ne racontent qu'une partie de l'histoire. Les tests en conditions réelles révèlent où les chiffres correspondent à l'expérience et où ils divergent.
Raisonnement mathématique : les benchmarks correspondent à la réalité - le mode Thinking aide vraiment
Codage : fort en génération, plus faible en édition autonome (écart SWE-Bench)
Multimodal : la compréhension d'images est solide, l'OCR de documents fonctionne bien
Vitesse : le E2B est vraiment rapide (~95 tok/s), le 26B est plus lent que prévu en local
Vérification des performances
Gemma 4 vs la concurrence
Comment Gemma 4 31B se compare aux autres modèles ouverts leaders sur les benchmarks clés.
| Benchmark | Gemma 4 31B En vedette | Gemma 4 26B | Qwen 3.6 35B | Llama 4 Scout |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Knowledge | 85.2% | 82.6% | 83.1% | 74.3% |
AIME 2026 Math | 89.2% | 88.3% | 81.5% | 73.0% |
LiveCodeBench v6 Coding | 80.0% | 77.1% | 75.2% | 53.0% |
SWE-Bench Verified Agentic coding | 52.0% | - | 73.4% | - |
MMMU Pro Multimodal | 76.9% | 73.8% | 70.2% | 57.5% |
Arena AI ELO Overall | 1452 | 1441 | ~1440 | ~1380 |
Données de benchmark issues des fiches modèles officielles et de tests indépendants. Les scores peuvent varier selon la méthodologie d'évaluation.
Raisonnement
Raisonnement mathématique et scientifique : vraiment impressionnant
Le mode Thinking du modèle 31B produit des solutions claires et étape par étape, faciles à suivre et à vérifier. 89.2% sur AIME 2026 se traduit par une vraie capacité de tutorat en maths.
- Le mode Thinking montre des chaînes de raisonnement claires
- Gère les problèmes multi-étapes avec une bonne précision
- Le raisonnement scientifique (GPQA Diamond 84.3%) est solide
Codage
Génération de code solide, édition autonome plus faible
Gemma 4 excelle en génération de code, débogage et explication. Mais sur les tâches d'édition de code autonome (SWE-Bench), il est nettement derrière Qwen 3.6. Si vous avez besoin d'un agent de codage IA, Qwen 3.6 est actuellement meilleur.
- Génération de code et débogage : excellent (80% LiveCodeBench)
- Function calling pour agents : fiable et bien formé
- Édition de code autonome : plus faible (52% vs 73.4% de Qwen sur SWE-Bench)
Usage local
La meilleure famille de modèles ouverts pour le déploiement local
Aucune autre famille de modèles ne couvre aussi bien la gamme du téléphone à la station de travail que Gemma 4. Le E2B tourne à 95 tok/s sur du matériel grand public, et le 26B tient sur une seule RTX 4090 avec une qualité proche du 31B.
- E2B : ultra rapide, tient sur les téléphones, mais limité pour les tâches complexes
- E4B : le meilleur compromis pour les utilisateurs de laptops, bonne qualité générale
- 26B : qualité proche du 31B sur un seul GPU, mais plus lent que prévu
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