Vous disposez d'un Mac à mémoire unifiée ? C'est une excellente configuration pour faire tourner des modèles d'intelligence artificielle localement. Avec l'arrivée de Google Gemma 4, les cartes sont rebattues : grâce à l'architecture de mémoire partagée d'Apple, votre machine peut charger des modèles impressionnants, à condition de faire les bons choix.
Attention au piège : macOS et vos applications en arrière-plan consomment environ 3 à 4 Go de RAM. Sur une machine de 24 Go, il vous reste donc environ 20 Go réellement disponibles pour le modèle et sa mémoire de contexte (le KV Cache).
Quelle variante de Gemma 4 pour 24 Go de RAM ?
| Variante | Statut / RAM | Idéal pour |
|---|---|---|
| Gemma 4 E2B / E4B | 🟢 Optimal — 1,5 à 6 Go | Assistant vocal local, dictée, résumés rapides. Ultra-rapide, multimodal, léger sur la batterie. |
| Gemma 4 12B Unified | 🟡 Excellent compromis — 7 à 14 Go | Copilote de développement, analyse d'images, rédaction de rapports. Haute précision (Q8). |
| Gemma 4 26B-A4B (MoE) | 🟠 À surveiller — 15 à 18 Go (Q4) | Tâches complexes, contexte à brider obligatoirement. Pousse la machine dans ses limites. |
En résumé : pour un usage quotidien rapide, visez les variantes E2B/E4B ; pour du développement et de l'analyse, la 12B Unified offre le meilleur équilibre sur un Mac 24 Go.