Este modelo está obsoleto. Solo seguimos midiendo su rendimiento con la carga predeterminada de 10 mil tokens de entrada. Los resultados de otras cargas son históricos y ya no se actualizan.
Google lanzó una versión más reciente, Gemma 4 E4B. Te sugerimos considerarla como alternativa.
Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Gemma 3n E4B Instruct
Resumen del modelo
Velocidad
Verbosidad
Gemma 3n E4B Instruct está entre los modelos menos inteligentes en comparación con otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto e imágenes, genera texto y tiene una ventana de contexto de 32k tokens con conocimientos hasta agosto de 2024.
Gemma 3n E4B Instruct obtiene 5 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre modelos comparables (con una mediana de 6).
| Razonamiento | No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto e imágenes |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Fecha límite de conocimiento | 1 ago 2024 |
| Ventana de contexto | 32k ~48 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 8.4B |
| Parámetros activos | 4B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | Gemma license |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Velocidad
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios
Intelligence Index vs. costo por tarea del Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: puntuación
Comparaciones del Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea del Intelligence Index
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index
Precios: aciertos de caché, entrada y salida
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Tamaño del modelo: parámetros totales y activos
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Gemma 3n E4B Instruct
Gemma 3n E4B Instruct se lanzó el 26 de junio de 2025.
Gemma 3n E4B Instruct fue creado por Google.
Gemma 3n E4B Instruct obtiene 5 puntos (estimados) en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 6).
No, Gemma 3n E4B Instruct no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.
Gemma 3n E4B Instruct admite entrada de texto e imágenes.
Gemma 3n E4B Instruct admite salida de texto.
Sí, Gemma 3n E4B Instruct admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.
Sí, Gemma 3n E4B Instruct es multimodal. Puede procesar entradas de texto e imágenes y generar salidas de texto.
Gemma 3n E4B Instruct tiene una ventana de contexto de 32k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, Gemma 3n E4B Instruct es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
Gemma 3n E4B Instruct tiene 8,39 mil millones de parámetros (4 mil millones activos).
Gemma 3n E4B Instruct es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 8,39 mil millones de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 4 mil millones de parámetros activos.
Gemma 3n E4B Instruct se publica bajo la licencia Gemma license, que permite el uso comercial. Ver licencia
Gemma 3n E4B Instruct obtiene 5 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
La fecha límite de conocimiento de Gemma 3n E4B Instruct es agosto de 2024. Sus datos de entrenamiento incluyen información hasta esa fecha.
Gemma 3n E4B Instruct es un modelo de pesos abiertos que puede alojarse por cuenta propia. Ver proveedores
Gemma 3n E4B Instruct es un modelo de pesos abiertos que puede descargarse y alojarse por cuenta propia. Comparar proveedores