Gemma 4 26B A4B: inteligencia, rendimiento y precio del lanzamiento
Resumen del modelo
Verbosidad
El lanzamiento Gemma 4 26B A4B ofrece 2 modelos, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave de los 2 modelos.
- En inteligencia, el modelo líder de Gemma 4 26B A4B es Gemma 4 26B A4B (Reasoning), con 17 (estimado).
- En velocidad de salida, el modelo más rápido es Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning), con 108 tokens/s.
- En latencia, Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning), con 0,95 s ofrece el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
| Modalidad de entrada | Admite: texto, imágenes y video |
|---|---|
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 256k ~384 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 25.2B |
| Parámetros activos | 3.8B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | Apache 2.0 |
| 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
- >$1 por 1 M de tokens
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Velocidad y latencia
Velocidad de salida
Puntuaciones de capacidades
Índices de capacidades
Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 6 evaluations: GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better
Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AA-LCR v1.1, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better
Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, MLCR-AA, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA · Higher is better
Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, CritPt, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Terminal-Bench 4.0 · Higher is better
Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, AA-LCR v1.1 · Higher is better
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
Reasoning & knowledge
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Más de Google
Más detalles
Pesos | Benchmarks de proveedores | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 26B A4B (Reasoning) |  Google | 17 | 25.2B 3,8B activos en inferencia | 256k | 0,1 US$ | 91 |   +4 | ||
| Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) | Google | 13 | 25.2B 3,8B activos en inferencia | 256k | 0,1 US$ | 108 |   +5 |