Gemma 4 vs Llama 4.1 : benchmarks, vitesse et licence (2026)

Meta a rafraîchi son modèle ouvert phare avec Llama 4.1 en avril 2026 — une mise à jour incrémentale par rapport à Llama 4 Maverick, avec une meilleure génération de code et un meilleur suivi des consignes. Pendant ce temps, Gemma 4 de Google s'est imposé comme le choix par défaut pour quiconque doit vraiment faire tourner un modèle sur son propre matériel. Si vous hésitez entre les deux aujourd'hui, voici l'analyse honnête.

Comparatif express

En résumé : Gemma 4 l'emporte haut la main sur le mobile, le multilingue et la licence ouverte. Llama 4.1 gagne sur les pics bruts de benchmark et le contexte long — si vous avez les GPU pour le faire tourner.

Benchmarks en détail

Chiffres issus des publications d'avril 2026, précision FP16 sauf mention contraire :

Llama 4.1 l'emporte sur chaque ligne en score brut. Mais attention à l'écart de taille : Gemma 4 31B atteint 92 à 95 % de la qualité de Llama 4.1 400B avec environ 1/12 des paramètres. À coût de calcul équivalent, Gemma 4 gagne presque toujours.

Pour les tâches linguistiques spécifiques, Gemma 4 joue dans une autre catégorie :

• Français (FrenchBench) : Gemma 4 ~86,4 %, Llama 4.1 ~77,2 %
• Québécois, créole haïtien, langues régionales : Gemma 4 gère de façon native ; Llama 4.1 les ramène vers le français standard
• Langues africaines francophones (wolof, bambara) : Gemma 4 propose une couverture basique ; Llama 4.1 ne les distingue pas
• Allemand, espagnol, italien : Gemma 4 reste à ~4 pt de l'anglais ; Llama 4.1 chute de 10 à 20 pt

L'écart de 9,2 points sur FrenchBench n'est pas anodin : il fait la différence entre un chatbot qu'on peut mettre en production et un modèle qui demande une relecture systématique.

Besoins matériels

Faire tourner Gemma 4

Faire tourner Llama 4.1

La variante 400B MoE n'entre sur aucun matériel grand public, quelle que soit la quantization. En déploiement local, la vraie comparaison devient Gemma 4 31B vs Llama 4.1 70B, et l'écart se resserre nettement. En France, louer une A100 chez OVHcloud ou Scaleway revient à environ 1 700–2 200 € par mois, ce qui rend le choix de la taille du modèle décisif sur le TCO.

Vitesse d'inférence

Matériel identique, les deux en quantization 4 bits :

À sa taille confortable, Gemma 4 est ~2× plus rapide, et tourne là où Llama 4.1 70B refuse de démarrer.

Quand choisir lequel

Choisissez Gemma 4 si :

• Vous déployez sur mobile, portable ou edge sans GPU de datacenter
• Vos utilisateurs parlent autre chose que l'anglais (français, québécois, langues régionales)
• Vous avez besoin de multimodal (audio, vidéo) — Llama 4.1 ne sait pas faire
• Vous voulez la liberté d'Apache 2.0 (pas de plafond d'utilisateurs, pas de revue juridique)
• Le rapport qualité/prix compte

Choisissez Llama 4.1 si :

• Il vous faut les scores MMLU / HumanEval les plus hauts possibles
• Vous traitez des documents de plus de 256K tokens (10M de contexte est utile pour de grosses bases de code)
• Vous disposez déjà d'une infrastructure multi-GPU
• Charge de travail uniquement en anglais, l'avantage multilingue ne joue pas

Déploiement

Gemma 4 via Ollama

ollama pull gemma4:31b
ollama run gemma4:31b

Pour le sur-appareil, voyez notre guide de déploiement mobile pour E2B/E4B sur iPhone et Android.

Llama 4.1 via Ollama

ollama pull llama4.1:70b
ollama run llama4.1:70b

La variante 400B MoE est proposée via les fournisseurs cloud (Meta, AWS Bedrock, Azure) plutôt que via Ollama local à l'heure où cet article est écrit.

Comparatif des coûts

Auto-hébergement (première année)

Gemma 4 31B :

• Matériel : RTX 4090 ~1 650 € / 1 800 US$
• Électricité : ~32 € / mois
• Total année 1 : ~2 035 €

Llama 4.1 70B :

• Matériel : 2× RTX 4090 ou A100 unique ~3 800 € / 13 700 €
• Électricité : ~82 € / mois
• Total année 1 : ~4 790 € (chemin 2× 4090)

Tarification API (par million de tokens, avril 2026)

À qualité de sortie équivalente, Gemma 4 auto-hébergé devient rentable face à n'importe quel palier Llama 4.1 en 3 à 6 mois pour une charge soutenue.

Notes de migration

Depuis Llama 3.x / Llama 4 → Llama 4.1 : Essentiellement plug-and-play. Le tokenizer est rétrocompatible. Comptez un gain de qualité de 10 à 15 % sur le code et le raisonnement.

Depuis Gemma 2 / Gemma 3 → Gemma 4 : Tokenizer mis à jour. L'appel de fonctions natif remplace le parsing JSON ad hoc. Détails dans les changements d'architecture de Gemma 4.

Migration inter-familles (Gemma ↔ Llama) : Les poids de fine-tuning ne se transposent pas directement. Prévoyez 1 à 2 semaines de ré-entraînement si vous avez un fine-tune en production.

Conformité et protection des données

Pour les équipes francophones, quelques points réglementaires à ne pas négliger :

• RGPD : Déployer Gemma 4 en local ou sur un cloud souverain évite les transferts de données vers les États-Unis, point sensible depuis Schrems II. Les garanties du Data Privacy Framework restent fragiles pour un contentieux.
• CNIL : Les recommandations de la CNIL sur l'IA générative privilégient explicitement les déploiements où le responsable de traitement garde la main sur le modèle. Apache 2.0 + auto-hébergement cochent les cases.
• SecNumCloud (France) : Pour le secteur public et les OIV, l'exécution sur une infrastructure qualifiée (OVHcloud SecNumCloud, Outscale, Bleu) devient obligatoire. Gemma 4 s'y déploie sans friction.
• Loi 25 (Québec) : Équivalent du RGPD au Québec, avec des exigences strictes depuis septembre 2024 sur l'évaluation des facteurs relatifs à la vie privée. L'auto-hébergement simplifie le dossier.
• EU AI Act : Obligations de transparence et d'évaluation pour les modèles à usage général. Apache 2.0 + documentation publique des poids facilitent la conformité.

La clause Llama License sur les 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels ne concerne pas 99,9 % des équipes, mais la licence Apache 2.0 passe les due diligence d'investisseurs européens sans aucun frottement.

FAQ

Lequel est meilleur en français ?

Gemma 4, nettement. Sur FrenchBench, Gemma 4 31B atteint ~86,4 % contre ~77,2 % pour Llama 4.1 70B. Gemma 4 gère en natif le français de France, le québécois, le suisse romand et le belge, là où Llama 4.1 ramène tout vers un français « standard » teinté de tournures traduites. Pour le créole haïtien ou les langues régionales (breton, basque, corse), Gemma 4 fait du travail utilisable ; Llama 4.1 échoue.

Quel GPU grand public conviendra ?

Une RTX 4090 24 Go seule suffit pour Gemma 4 31B Q4 (~35 tok/s) et 26B MoE. Llama 4.1 70B demande deux 4090 ou une A100. Avec une RTX 5090 (32 Go), vous pouvez même faire tourner Gemma 4 31B en FP8.

Ça tourne sur MacBook ?

Gemma 4 E2B et E4B tournent tranquillement sur tout Apple Silicon. Gemma 4 26B MoE / 31B Dense demandent un M2 Max ou M3 Pro avec 32 Go ou plus. Llama 4.1 70B exige un M3 Ultra avec 64 Go, à ~8 tok/s. Llama 4.1 400B n'est pas viable sur Mac.

Comment se situe-t-il face à CroissantLLM ou Mistral ?

CroissantLLM (CentraleSupélec) est un modèle 1,3B optimisé français/anglais — performant pour sa taille, mais limité. Mistral (Mistral AI, Paris) reste la référence française : Mistral Large 2 rivalise avec Llama 4.1 70B sur les benchmarks et dépasse Gemma 4 en français idiomatique sous Mistral Research License. Gemma 4 reste plus ouvert (Apache 2.0 vs MRL non commerciale pour Mistral Large) et propose le multimodal complet + E2B/E4B pour mobile. Pour un usage uniquement français avec budget, Mistral Small ou Gemma 4 E4B sont tous deux de solides choix.

Et pour l'usage commercial ?

Gemma 4 est Apache 2.0 : aucune restriction, pas de plafond d'utilisateurs, pas de seuil de chiffre d'affaires. Llama 4.1 utilise la Llama License de Meta, qui exige une licence commerciale séparée si votre produit dépasse 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels (inutile pour 99,9 % des équipes). Au regard du RGPD et de la Loi 25, Apache 2.0 passe la validation juridique en heures plutôt qu'en jours.

Coût de migration de Llama vers Gemma ?

Si vous changez simplement de modèle d'inférence (sans fine-tune), quelques lignes de code suffisent. Si vous avez un fine-tune en production, les poids ne se portent pas : comptez 1 à 2 semaines de ré-entraînement. Gemma 4 supporte LoRA en natif, donc le coût de ré-entraînement est plus bas qu'avec Llama 4.

Y aura-t-il un Gemma 5 ?

Google n'a annoncé aucun calendrier pour Gemma 5 en avril 2026. On attend d'autres versions mineures de Gemma 4 (améliorations multimodales, contexte plus long) avant un saut de version majeure.

Pour aller plus loin

• Gemma 4 vs Llama 4 (Maverick) — le comparatif d'origine si vous êtes encore sur Llama 4
• Analyse détaillée des benchmarks Gemma 4 — tous les chiffres au même endroit
• Gemma 4 26B vs 31B — MoE vs Dense dans la famille Gemma 4
• Déploiement mobile de Gemma 4 — E2B/E4B sur smartphone
• Comment faire tourner Gemma 4 avec Ollama — commencez par là si vous débutez

Conclusion

Pour 90 % des développeurs qui choisissent un LLM ouvert en avril 2026, Gemma 4 est la réponse par défaut. Il tourne sur le matériel que vous possédez déjà, parle les langues de vos utilisateurs, et s'accompagne d'une licence que votre équipe juridique ne posera pas de questions.

Llama 4.1 est le bon choix quand vous avez spécifiquement besoin de : (1) les scores de benchmark anglais les plus élevés, (2) un contexte de 10M tokens, ou (3) une infrastructure multi-GPU déjà en place où la variante 400B MoE a du sens. En dehors de ces cas, c'est du surdimensionnement.

Dernière mise à jour : 18 avril 2026. Benchmarks issus des publications officielles et des tests communautaires.