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Llama 4 Scout 109BvsGemma 4 2B

Q: Welches Modell läuft am besten auf RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Scout 109B oder Gemma 4 2B?

Auf einer RTX 4090 passt Llama 4 Scout 109B nicht in die 24 GB VRAM – ein Teil muss für die Ausführung auf der CPU ausgelagert werden. Gemma 4 2B läuft in FP16 (~200 tok/s). Nutzen Sie den Konfigurator, um Ihr konkretes GPU-Modell zu testen.

Q: Welches verbraucht am wenigsten VRAM?

Mit Q4_K_M kommt Gemma 4 2B mit 1,2 GB aus, gegenüber 65 GB beim Konkurrenten — ein Unterschied von 63,8 GB, der erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti 8 GB ins Auge fassen.

Q: Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?

Llama 4 Scout 109B steht unter der Llama 4 Community-Lizenz — prüfen Sie die Einschränkungen (insbesondere die Schwellenwerte für monatliche Nutzerzahlen). Gemma 4 2B steht unter der Gemma-Lizenz — prüfen Sie auch deren Bedingungen. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.

Q: Welches soll man 2026 wählen?

Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller: Gemma 4 2B (2B). Leistungsfähiger: Llama 4 Scout 109B (109B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall — er trifft die Auswahl anhand beider Kriterien.

Vollständiger Vergleich zwischen Llama 4 Scout 109B (109 Mrd. Parameter, Meta) und Gemma 4 2B (2B, Google). Erforderlicher VRAM je Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung je Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet — kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.

Kurz gesagt

Eigenschaft	Llama 4 Scout 109B	Gemma 4 2B
Parameter	109B	2B
Familie	Llama	Gemma
Autor	Meta	Google
Herkunft	US	US
Lizenz	Llama 4 Community	Gemma
Kontext	10 000 000 Tokens	128 000 Tokens
Erscheinungsdatum	April 2025	6. Mai 2026

Speicherbedarf

Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das weniger verbraucht — Vorteil für kleine Modelle.

Quantisierung	Llama 4 Scout 109B	Gemma 4 2B
Q4_K_M (leicht)	65 GB	1,2 GB
Q5_K_M (ausgewogen)	78 GB	1,4 GB
Q8 (nahezu verlustfrei)	117 GB	2.1 GB
FP16 (maximale Qualität)	218 GB	4 GB
RAM bei reinem CPU-Betrieb	100 GB	2,6 GB

Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)

Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.

Referenz-GPU	Llama 4 Scout 109B	Gemma 4 2B
RTX 4090 (24 GB)	✗ zu groß	200 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB)	✗ zu groß	100 Tok/s · FP16
RTX 3060 12GB (12 GB)	✗ zu groß	35 tok/s · FP16
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB)	✗ zu groß	100 Tok/s · FP16

Fazit nach Anwendungsfall

Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.

Allgemeiner Chat

Llama 4 Scout 109B setzt sich durch. Bestes Verhältnis von Leistungsfähigkeit zu Einschränkungen für diesen Anwendungsfall.

Vision / Bild

Llama 4 Scout 109B setzt sich durch. Unterstützt nativ Bild-Eingaben.

RAG / lange Dokumente

Llama 4 Scout 109B setzt sich durch. Größeres Kontextfenster (10.000.000 Tokens), geeignet für lange Dokumente.

Agenten & Tool-Use

Llama 4 Scout 109B setzt sich durch. Besser beim Einsatz von Tools und beim Befolgen mehrstufiger Anweisungen.

Schlankes Deployment

Gemma 4 2B gewinnt. Leichter (2 Milliarden Parameter), läuft auf einfacher Hardware.

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Stärken und Schwächen

Meta · 109B

Llama 4 Scout 109B

MoE mit 109 Mrd. Parametern, davon 17 Mrd. aktiv, nativ multimodal, Kontext: 10M. Passt auf eine H100. Zugang auf HF beschränkt.

Kontext 10M (!)
Passt auf H100
Native Vision
HF gated
Lizenz Llama 4 (Klausel >700M MAU)

Installation

ollama run llama4:scout

Google · 2B

Gemma 4 2B

Gemma 4 Basismodell mit 2B Parametern, multimodal (Text+Bild), Gemma-Lizenz, 128k Kontext. Passt in den Speicher einer integrierten GPU oder eines Raspberry Pi 5. Veröffentlichung im Mai 2026.

Passt auf eine integrierte GPU (1,2 GB VRAM bei Q4)
Multimodal: Text + Bild
Gemma-Lizenz
128k Kontext bei einem 2B-Modell
Eingeschränktes Schlussfolgern im Vergleich zu 4B/26B
Zugangsbeschränktes Modell auf Hugging Face (Freigabe per Klick)

Installation

ollama run gemma4

Häufige Fragen

Welches Modell läuft am besten auf RTX 4090 (24 GB): Llama 4 Scout 109B oder Gemma 4 2B?

Auf einer RTX 4090 passt Llama 4 Scout 109B nicht in 24 GB — ein Teil muss auf die CPU ausgelagert werden, Gemma 4 2B in FP16 (~200 Tok/s). Weitere Informationen finden Sie im Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.

Welches verbraucht am wenigsten VRAM?

Bei Q4_K_M passt Gemma 4 2B in 1,2 GB gegenüber 65 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 63,8 GB, der erheblich ist, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.

Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?

Llama 4 Scout 109B steht unter der Lizenz Llama 4 Community – prüfen Sie die Einschränkungen (insbesondere die Schwellenwerte für monatliche Nutzerzahlen). Gemma 4 2B steht unter der Gemma-Lizenz – prüfen Sie auch die Bedingungen. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.

Welches soll man 2026 wählen?

Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Gemma 4 2B (2B). Leistungsfähiger : Llama 4 Scout 109B (109B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.

Erwägenswerte Alternativen

Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.