Gemma 3n E4B
Gemma 3n E4B est un LLM propriétaire de Google, publié le 26 juin 2025. Avec environ un an d’ancienneté, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, où les modèles évoluent rapidement et peuvent disparaître du catalogue de leur éditeur.
Gemma 3n E4B est un LLM propriétaire de Google, publié le 26 juin 2025. Avec environ un an d’ancienneté, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, où les modèles évoluent rapidement et peuvent disparaître du catalogue de leur éditeur.
Le modèle compte 8 milliards de paramètres et ses connaissances s’arrêtent au 1er juin 2024, soit plus d’un an avant sa sortie. Ses poids ne sont pas ouverts, ce qui le distingue des modèles librement accessibles et modifiables.
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 |
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 concentre 8 milliards de paramètres, un format qui le situe loin des modèles comptant plusieurs dizaines ou centaines de milliards de paramètres. À sa sortie, sa base de connaissances couvrait les informations disponibles jusqu’en juin 2024, ce qui fixait clairement son périmètre temporel.
Limites et points d’attention. Son ancienneté d’environ un an est très importante dans le cycle de renouvellement des LLM. Ses performances sont donc probablement dépassées par celles de générations plus récentes, et un modèle de cette période peut ne plus être proposé par son éditeur. La coupure des connaissances au 1er juin 2024 exclut aussi les événements ultérieurs. Enfin, la licence propriétaire et les poids non ouverts restreignent l’accès au modèle, son examen et sa modification. Les caractéristiques disponibles reposent sur une seule source de données concordante.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com).