Llama 4 Scout 109BvsGemma 4 2B
Comparativo completo entre Llama 4 Scout 109B (109 bilhões de parâmetros, Meta) e Gemma 4 2B (2B, Google). VRAM necessária por quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — nada de copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Llama 4 Scout 109B | Gemma 4 2B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 109B | 2B |
| Família | Llama | Gemma |
| Autor | Meta | |
| Origem | US | US |
| Licença | Llama 4 Community | Gemma |
| Contexto | 10 000 000 tokens | 128 000 tokens |
| Data de lançamento | abril de 2025 | 6 de maio de 2026 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | Llama 4 Scout 109B | Gemma 4 2B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 65 GB | 1.2 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 78 GB | 1.4 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 117 GB | 2.1 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 218 GB | 4 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 100 GB | 2.6 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | Llama 4 Scout 109B | Gemma 4 2B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ pesado demais | 200 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ pesado demais | 100 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ pesado demais | 35 tok/s · FP16 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ pesado demais | 100 tok/s · FP16 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
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Pontos fortes e fracos
Llama 4 Scout 109B
MoE 109B/17B ativos, multimodal nativo, contexto 10M. Cabe em uma H100. HF gated.
- Contexto de 10M (!)
- Cabe na H100
- Visão nativa
- HF gated
- Licença Llama 4 (cláusula >700M MAU)
Instalação
Gemma 4 2B
Gemma 4 base 2B multimodal (texto+imagem), licença Gemma, contexto de 128k. Cabe na memória de uma GPU integrada ou de um Raspberry Pi 5. Lançamento em maio de 2026.
- Cabe na GPU integrada (1,2 GB de VRAM em Q4)
- Multimodal: texto + imagem
- Licença Gemma
- Contexto de 128k em um modelo de 2B
- Raciocínio limitado em comparação com 4B/26B
- Modelo com acesso restrito no Hugging Face (aceitação dos termos por clique)
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Scout 109B ou Gemma 4 2B?
Em uma RTX 4090, Llama 4 Scout 109B não cabe em 24 GB — é necessário executar parte do modelo na CPU, Gemma 4 2B em FP16 (~200 tok/s). Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, Gemma 4 2B cabe em 1.2 GB contra 65 GB para seu concorrente — uma diferença de 63,8 GB, significativa se você busca uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti de 8 GB.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Llama 4 Scout 109B está sob a licença Llama 4 Community — verifique as restrições (especialmente os limites de usuários mensais). Gemma 4 2B está sob a licença Gemma — verifique também as condições. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido: Gemma 4 2B (2B). Mais capaz: Llama 4 Scout 109B (109B). Se estiver em dúvida, execute o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.