Gemma 4 E4B vs. Exaone 4.0 1.2B：リリース比較
Gemma 4 E4BとExaone 4.0 1.2Bのリリース比較：それぞれ2個と2個のモデルがあり、知能・性能・料金の特性が異なります。以下では、全4個のモデルの主要指標を比較します。
- 知能が最も高いのはGemma 4 E4Bです。Gemma 4 E4B (Reasoning)（9）に対し、Exaone 4.0 1.2BはExaone 4.0 1.2B (Reasoning)（5）です。
比較するリリース
知能
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Cost per Task (USD, Log Scale)
費用
Cost per Intelligence Index Task
速度と遅延
Output Speed
能力スコア
能力指数
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: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, 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
詳細
入力モダリティ | 出力モダリティ | ウェイト | プロバイダーのベンチマーク | ||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B (Reasoning) |  Google | 9 | - | - | - | - | - | - | - | $0.0 | $0.02 | $0.10 | - | - | - | - | - | 43 | 0.95秒 | 47.68秒 | 59.36秒 | - | 8B 推論時に4.5Bが有効 | 128k | 2026年4月 | - | はい | 対応：テキスト、画像、音声、動画 | 対応：テキスト |  | |||
| Gemma 4 E4B (Non-reasoning) | Google | 7 | - | - | - | - | - | - | - | $0.0 | $0.02 | $0.10 | - | - | - | - | - | 47 | 0.79秒 | 0.79秒 | 11.46秒 | - | 8B 推論時に4.5Bが有効 | 128k | 2026年4月 | - | いいえ | 対応：テキスト、画像、音声、動画 | 対応：テキスト | | |||
| Exaone 4.0 1.2B (Reasoning) |  LG AI Research | 5 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | 1.3B | 64k | 2025年7月 | - | はい | 対応：テキスト | 対応：テキスト | - | |||
| Exaone 4.0 1.2B (Non-reasoning) | LG AI Research | 5 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | 1.3B | 64k | 2025年7月 | - | いいえ | 対応：テキスト | 対応：テキスト | - | |||