This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
Google has launched a newer model, Gemma 3n E4B. We suggest considering it instead.
For more information, see comparison of Gemma 3n E4B to other models and API provider benchmarks for Gemma 3n E4B.
Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25)
Resumen del modelo
Velocidad
Verbosidad
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) está por debajo del promedio en inteligencia, pero tiene un precio muy competitivo en comparación con otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto, voz y video, genera texto y tiene una ventana de contexto de 32k tokens con conocimientos hasta agosto de 2024.
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) obtiene 6 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa por debajo del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 6).
El precio de Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) es de $0.00 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $0.04) y $0.00 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $0.14).
| Razonamiento | No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto, voz y video |
| 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
Aspectos destacados
Velocidad
InteligenciaUpdated
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Agentic tool use
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
Índice de apertura
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparaciones del Índice de Inteligencia
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Costo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Ventana de contexto
Context Window
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25)
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) se lanzó el 20 de mayo de 2025.
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) fue creado por Google.
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) obtiene 6 puntos (estimados) en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa por debajo del promedio entre otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 6).
No, Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) admite entrada de texto, voz y video.
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) admite salida de texto.
No, Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) no admite imágenes como entrada. Solo puede procesar texto, voz y video.
Sí, Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) es multimodal. Puede procesar entradas de texto, voz y video y generar salidas de texto.
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) 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 Preview (May '25) 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 Preview (May '25) tiene 8,39 mil millones de parámetros (4 mil millones activos).
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) 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 Preview (May '25) se publica bajo la licencia Gemma license, que permite el uso comercial. Ver licencia
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) obtiene 6 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
La fecha límite de conocimiento de Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) es agosto de 2024. Sus datos de entrenamiento incluyen información hasta esa fecha.
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) es un modelo de pesos abiertos que puede alojarse por cuenta propia. Ver proveedores
Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25) es un modelo de pesos abiertos que puede descargarse y alojarse por cuenta propia. Comparar proveedores