Llama 4 Scout 109BvsGemma 4 2B
Confronto completo tra Llama 4 Scout 109B (109B parametri, Meta) e Gemma 4 2B (2B, Google). VRAM richiesta per ciascun livello di quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, giudizio per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Llama 4 Scout 109B | Gemma 4 2B |
|---|---|---|
| Parametri | 109B | 2B |
| Famiglia | Llama | Gemma |
| Autore | Meta | |
| Origine | US | US |
| Licenza | Llama 4 Community | Gemma |
| Contesto | 10 000 000 token | 128 000 token |
| Data di uscita | aprile 2025 | 6 maggio 2026 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Llama 4 Scout 109B | Gemma 4 2B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 65 GB | 1.2 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 78 GB | 1,4 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 117 GB | 2.1 GB |
| FP16 (qualità massima) | 218 GB | 4 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 100 GB | 2,6 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | Llama 4 Scout 109B | Gemma 4 2B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ troppo pesante | 200 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ troppo pesante | 100 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | 35 tok/s · FP16 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ troppo pesante | 100 tok/s · FP16 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
Llama 4 Scout 109B
MoE 109B/17B attivi, multimodale nativo, contesto 10M. Rientra nella memoria di una H100. HF gated.
- Contesto 10M (!)
- Rientra nella memoria di una H100
- Visione nativa
- HF gated
- Licenza Llama 4 (clausola >700M MAU)
Installazione
Gemma 4 2B
Gemma 4 base 2B multimodale (testo+immagine), licenza Gemma, 128k ctx. Sta nella memoria di una GPU integrata o di un Raspberry Pi 5. Uscita maggio 2026.
- Rientra nella memoria di una GPU integrata (1,2 GB di VRAM in Q4)
- Multimodale: testo + immagine
- Licenza Gemma
- Contesto da 128k su un modello da 2B
- Ragionamento limitato vs 4B/26B
- Modello ad accesso vincolato su Hugging Face (click-through)
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Scout 109B o Gemma 4 2B?
Su una RTX 4090, Llama 4 Scout 109B non entra nei 24 GB — occorre trasferirne una parte alla CPU, Gemma 4 2B in FP16 (~200 tok/s). Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Gemma 4 2B sta in 1.2 GB contre 65 GB per il suo concorrente — una differenza di 63,8 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti da 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Llama 4 Scout 109B è distribuito con licenza Llama 4 Community — verifica le restrizioni (in particolare le soglie relative agli utenti mensili). Gemma 4 2B è distribuito con licenza Gemma — controlla anche le condizioni. Per un SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Gemma 4 2B (2B). Più capace : Llama 4 Scout 109B (109B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.