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Dernière vérification : 2026-10-14
Gemma est la famille de modèles à poids ouverts de Google DeepMind. Gemma 4 est la génération actuelle — multimodal (texte, image, et sur les plus petites tailles, audio), multilingue sur plus de 140 langues, et disponible en modèles denses et mixture-of-experts (MoE) de la taille edge à la taille GPU de bureau. Gemma 3 est la génération précédente et reste largement utilisée, surtout au petit bout (270m, 1b) pour le travail sur appareil et CPU seul. Exécutez en local celui qui convient à votre matériel, puis associez le connecteur Tokios pour l’appeler depuis n’importe quelle machine, coéquipier ou agent hébergé via https://api.tokios.com — pas de ports entrants, pas de VPN.

Exécutez-le en local avec Ollama

Les deux générations sont dans la bibliothèque Ollama. Pour Gemma 4, téléchargez et exécutez le tag par défaut (le modèle edge E4B) :
Pour le niveau GPU de bureau, exécutez ollama run gemma4:12b, ollama run gemma4:26b (MoE), ou ollama run gemma4:31b. Pour la génération précédente, ollama run gemma3 exécute le défaut 4b — consultez les pages de bibliothèque gemma4 et gemma3 pour les listes complètes de tags — cette page couvre la connexion, pas chaque détail d’exécution.
La fenêtre de contexte par défaut d’Ollama est petite (2048 tokens) — bien en dessous du 128K–256K natif de Gemma. Augmentez num_ctx dans votre Modelfile ou votre requête client pour utiliser plus de son contexte.

Variantes et tags

Chaque valeur ci-dessous provient des fiches modèles et de la bibliothèque Ollama. Les tags et tailles de téléchargement changent avec les nouvelles quantifications — confirmez sur ollama.com/library/gemma4 et ollama.com/library/gemma3 avant de standardiser. Sources : ollama.com/library/gemma4, ollama.com/library/gemma3, google/gemma-4-31B-it, google/gemma-4-26B-A4B-it, google/gemma-4-E4B-it, google/gemma-4-12B-it.
Le 26B-A4B est un modèle mixture-of-experts avec seulement environ 4B de paramètres actifs par token (8 des 128 experts routés, plus 1 expert partagé), donc il décode beaucoup plus vite que ce que ses 26B au total suggèrent — mais tous les 26B paramètres doivent quand même tenir en mémoire. Ne dimensionnez pas votre GPU sur le seul nombre de paramètres actifs. Consultez le fonctionnement de l’inférence pour comprendre pourquoi.

Quantification et formats

Les tags par défaut d’Ollama sont GGUF Q4_K_M. La bibliothèque gemma4 publie aussi des variantes -it-qat (int4 entraîné avec quantification-aware), -q8_0, -bf16, -mlx (Apple Silicon), -mxfp8 et -nvfp4 (NVIDIA Blackwell) pour chaque taille. Le format que vous pouvez exécuter dépend de votre matériel — consultez Formats de quantification et matériel nécessaire pour la matrice complète, et qu’est-ce que la quantification pour comprendre les noms de type Q4_K_M.
QAT (quantization-aware training). Les tags -it-qat de Gemma 4 sont des checkpoints int4 que Google a entraînés pour rester précis à 4-bit, donc ils maintiennent mieux la qualité qu’un quant Q4 post-entraînement simple — pour un téléchargement comparable ou plus petit : gemma4:12b-it-qat est ~7.2 GB (vs ~7.6 GB pour Q4_K_M), et gemma4:e4b-it-qat est ~6.1 GB (vs ~9.6 GB). Si vous exécutez Gemma 4 à 4-bit, préférez le tag -it-qat. Consultez quantization-aware training pour comprendre comment cela fonctionne.
Apple Silicon ? Des builds MLX de Gemma 4 sont disponibles chez mlx-community sur Hugging Face. Servez-les avec mlx_lm.server pour de l’inférence native en mémoire unifiée sur Mac Studio, Mac mini et MacBook Pro — consultez MLX-LM Server dans la référence des backends.

Exigences matérielles — Gemma 4 tient-il sur votre GPU ?

Confort à environ Q4 pour une longueur de contexte modeste. Considérez chaque entrée comme une estimation — la vérité terrain est la taille réelle du GGUF plus le cache KV pour votre contexte. Consultez quel modèle tient sur votre GPU ? pour les calculs de dimensionnement.

Exécutez-le — du débutant à l’avancé

Laissez Ollama écouter sur l’adresse par défaut http://127.0.0.1:11434. Augmentez num_ctx pour utiliser plus de contexte, et permutez avec gemma4:12b, gemma4:26b ou gemma4:31b pour un niveau supérieur, ou gemma3 pour la génération précédente.

Capacités

  • Raisonnement : Gemma 4 prend en charge un mode de réflexion configurable, désactivé par défaut. Activez-le en incluant le token de contrôle <|think|> au début du prompt système (ou enable_thinking=True si vous utilisez l’assistant parse_response de la fiche modèle) ; le modèle produit alors un raisonnement étape par étape avant sa réponse finale.
  • Appels d’outils natifs : Oui, sur Gemma 4 — la fiche modèle documente les appels de fonctions natifs pour l’utilisation structurée d’outils et les flux de travail d’agents, en utilisant les rôles standard system/user/assistant.
  • Vision : Multimodal — accepte du texte et des images (avec ratio d’aspect et résolution variables) sur toute la famille Gemma 4 ; Gemma 3 (4b et plus) est aussi capable de vision.
  • Audio : E2B et E4B uniquement — reconnaissance vocale automatique native (ASR) et speech-to-translated-text, jusqu’à 30 secondes d’audio par requête.
  • Contexte long : 131,072 tokens nativement sur E2B/E4B, 262,144 tokens sur 12B, 26B-A4B et 31B.

Connectez-le avec Tokios

Une fois Gemma en marche en local, associez le connecteur Tokios pour y accéder via https://api.tokios.com depuis Claude Code, Cline ou tout autre client compatible — au lieu de seulement localhost:11434.
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Associez le connecteur Tokios

Connectez-vous sur tokios.com/console, ouvrez l’onglet Setup et cliquez sur Start pairing pour obtenir un code d’appairage unique (TKS-XXXX-XXXX). Installez et lancez le connecteur sur la machine qui exécute Ollama :
Windows
macOS
Linux
Puis approve l’appareil sur l’onglet Setup ou Connectors.
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Pointez le connecteur vers l'API /v1 d'Ollama

Ollama expose une interface compatible OpenAI à /v1. Pour une configuration à un seul modèle, l’assistant Setup de la console la remplit automatiquement comme http://127.0.0.1:11434/v1. Pour plusieurs modèles, définissez-le explicitement dans tokios-connector.json — consultez Configuration du connecteur.
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Enregistrez un déploiement

Dans l’onglet Models, enregistrez le modèle et choisissez un nom de déploiement public, par exemple gemma-tunnel. Ce nom — pas l’id de modèle local d’Ollama — est ce que les clients envoient dans le champ model.
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Créez une clé API

Dans l’onglet Keys, cliquez sur Create key. Copiez la clé sk-tok-… maintenant — elle n’est affichée qu’une seule fois.

Appelez-le depuis n’importe où

Le champ model est toujours le nom de déploiement enregistré (gemma-tunnel ci-dessus), jamais l’id de modèle local d’Ollama. Consultez Utiliser Claude Code et Utiliser Cline pour la configuration complète des clients.

Mises en garde

  • Le mode de réflexion de Gemma 4 est désactivé par défaut — l’inverse de certaines autres familles de raisonnement. Si vous voulez un raisonnement étape par étape, vous devez l’activer avec le token de contrôle <|think|> ou l’équivalent de votre client.
  • L’entrée audio (ASR et traduction vocale) ne fonctionne que sur les tailles E2B et E4B — 12B, 26B-A4B et 31B acceptent uniquement du texte et des images.
  • Le MoE 26B-A4B a besoin de tous les 26B paramètres en mémoire même si seulement environ 4B sont actifs par token — dimensionnez votre matériel sur le téléchargement complet, pas le nombre actif.
  • La licence diffère par génération : Gemma 4 est Apache 2.0 et sans restriction, tandis que Gemma 3 utilise la licence Gemma personnalisée de Google et ses checkpoints Hugging Face sont à accès restreint (vous acceptez les termes avant de télécharger ; les tags Ollama sont redistribués sous la même licence). La Gemma Prohibited Use Policy de Google s’applique aux deux — consultez les termes de licence avant des déploiements commerciaux ou sensibles.
  • Gemma 3 reste utile pour des déploiements très petits et compatibles CPU (270m, 1b) où le plus petit niveau de Gemma 4 (E2B) peut encore être plus lourd que nécessaire.
Nouvelle alternative de même classe. Le Muse Glimmer 30B de Meta arrive dans le même niveau que gemma4:31b — dense, multimodal, Apache 2.0, et dimensionné pour un seul GPU grand public. Meta les compare directement et ses chiffres favorisent Muse Glimmer, mais ce sont des tests fournisseur sans reproduction indépendante encore. Gemma 4 couvre toujours une gamme bien plus large, de E2B sur du matériel edge à 31B ; Muse Glimmer n’existe qu’en une seule taille. Testez les deux sur votre propre charge de travail.

FAQ

À Q4_K_M, les modèles edge (E2B, E4B) nécessitent ~7–10 GB, le 12B dense nécessite ~7.6 GB, le MoE 26B-A4B nécessite ~18 GB, et le 31B dense nécessite ~20 GB. Les tags int4 natifs -it-qat sont encore plus petits — par exemple gemma4:12b-it-qat est ~7.2 GB. Les builds BF16 sont beaucoup plus grands : le 31B seul est ~57 GB. Ajoutez le cache KV pour votre longueur de contexte.
Oui — chaque variante de Gemma 4 tient sur une carte de 24 GB (RTX 3090 / 4090) à Q4_K_M, y compris le 31B dense à ~20 GB et le MoE 26B-A4B à ~18 GB. Les modèles edge et le 12B laissent beaucoup de marge pour le contexte long ; le 31B est confortable mais plus serré à des contextes très grands.
Gemma 4 est publié sous Apache 2.0 et sans restriction — pas de politique d’utilisation acceptable ni d’inscription pour télécharger. Gemma 3 utilise la licence Gemma personnalisée de Google et ses checkpoints Hugging Face sont à accès restreint (vous acceptez les termes avant de télécharger). La Gemma Prohibited Use Policy de Google s’applique aux deux générations. Notez que poids ouverts et open source ne sont pas la même chose — les données d’entraînement et le pipeline ne sont pas publiés.
QAT (quantization-aware training) signifie que Google a entraîné le modèle pour rester précis à 4-bit dès le départ, plutôt que d’appliquer la quantification après l’entraînement. Le résultat : les tags -it-qat maintiennent mieux la qualité qu’un quant Q4_K_M post-entraînement simple, pour un téléchargement comparable ou plus petit — gemma4:12b-it-qat est ~7.2 GB vs ~7.6 GB pour Q4_K_M, et gemma4:e4b-it-qat est ~6.1 GB vs ~9.6 GB. Si vous exécutez Gemma 4 à 4-bit, préférez le tag -it-qat.
Utilisez Gemma 4 — c’est la génération actuelle, avec des entrées multimodales (texte + image sur toutes les tailles, audio sur E2B/E4B), une licence Apache 2.0, et des fenêtres de contexte de 131K–262K tokens. Gemma 3 reste utile pour des déploiements très petits et compatibles CPU (270m, 1b) où le plus petit niveau de Gemma 4 (E2B) est encore plus lourd que nécessaire, ou si vous vous appuyez spécifiquement sur un tag Gemma 3 qui n’a pas d’équivalent Gemma 4.

Démarrage rapide

Associez un connecteur et enregistrez votre premier modèle de bout en bout.

Quel modèle tient sur votre GPU ?

Associez Gemma à votre VRAM disponible avant de le télécharger.

Quantification et matériel

Quel format de Gemma — GGUF, QAT, MLX, NVFP4 — fonctionne sur votre matériel.

Quel modèle local pour quelle tâche ?

Comparez Gemma aux autres modèles locaux par tâche.