Gemma 3n E2B Instructed
Gemma 3n E2B Instructed est un LLM de Google sorti le 26 juin 2025. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et doit surtout être replacé dans le contexte des modèles disponibles lors de son lancement.
Gemma 3n E2B Instructed est un LLM de Google sorti le 26 juin 2025. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et doit surtout être replacé dans le contexte des modèles disponibles lors de son lancement.
Doté de 8 milliards de paramètres, il associe une fenêtre de contexte de 8 192 tokens à des connaissances arrêtées au 1er juin 2024. À sa sortie, son résultat sur GPQA le situait dans le haut du panier des 110 LLM de sa génération. Ses poids restent fermés sous licence propriétaire.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | |
| Poids | 🔒 Propriétaire |
| Date de sortie | 26 juin 2025 |
| Connaissances jusqu'à | 2024-06-01 |
| Multimodal | oui |
| Paramètres | 8 milliards |
| Fenêtre de contexte | 8 192 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| HumanEval | 66,5 % | 59ᵉ / 65 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMLU | 60,1 % | 96ᵉ / 98 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Global-MMLU-Lite | 59,0 % | 11ᵉ / 14 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MBPP | 56,6 % | 30ᵉ / 33 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Global-MMLU | 55,1 % | 4ᵉ / 5 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MGSM | 53,1 % | 28ᵉ / 30 | llm-stats | Auto-déclaré |
| WMT24++ | 42,7 % | 20ᵉ / 23 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMLU-Pro | 40,5 % | 121ᵉ / 125 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Include | 38,6 % | 30ᵉ / 31 | llm-stats | Auto-déclaré |
| HiddenMath | 27,7 % | 11ᵉ / 13 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GPQA | 24,8 % | 214ᵉ / 219 | llm-stats | Auto-déclaré |
| LiveCodeBench v5 | 18,6 % | 8ᵉ / 9 | llm-stats | Auto-déclaré |
| LiveCodeBench | 13,2 % | 67ᵉ / 72 | llm-stats | Auto-déclaré |
| Codegolf v2.2 | 11,0 % | 3ᵉ / 4 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MMLU-ProX | 8,1 % | 31ᵉ / 32 | llm-stats | Auto-déclaré |
| AIME 2025 | 6,7 % | 107ᵉ / 108 | llm-stats | Auto-déclaré |
| ECLeKTic | 2,5 % | 5ᵉ / 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. À son lancement, Gemma 3n E2B Instructed se distinguait principalement par son positionnement sur GPQA. Il atteignait le 96e percentile parmi 110 LLM sortis au cours des quelque 18 mois précédents, ce qui le plaçait parmi les modèles les mieux classés de sa période sur ce benchmark. Son format de 8 milliards de paramètres et sa fenêtre de 8 192 tokens définissent clairement son échelle technique. Les caractéristiques rapportées reposent sur deux sources de données concordantes.
Limites et points d’attention. Environ un an après sa sortie, ce modèle est déjà ancien selon le rythme de renouvellement du secteur. Ses performances doivent désormais être considérées comme largement dépassées par les générations plus récentes, et les modèles de cette période sont souvent retirés des catalogues de leurs éditeurs. La limite de connaissances fixée au 1er juin 2024 exclut les informations ultérieures. La fenêtre de 8 192 tokens restreint aussi la quantité de contenu traitable en une seule fois. Enfin, la licence propriétaire et les poids non ouverts limitent l’accès direct au modèle et à ses paramètres.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai).