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 Results for other workloads are historical and no longer updated.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 4 E2B. We suggest considering it instead.

For more information, see comparison of Gemma 4 E2B to other models and API provider benchmarks for Gemma 4 E2B.

Google

•

Open weights model

•

Released June 2025

Gemma 3n E2B Instruct 지능, 성능 및 가격 분석

API 제공업체 벤치마크

지능

Artificial Analysis Intelligence Index

속도

N/A

초당 출력 토큰 수

입력 가격

US$0.00

100만 토큰당 USD

출력 가격

US$0.00

100만 토큰당 USD

장황성

N/A

Intelligence Index의 출력 토큰 수

크기가 비슷한 다른 비추론 오픈 웨이트 모델과 비교하면 Gemma 3n E2B Instruct의 지능은 가장 낮은 모델군에 속하지만, 가격은 경쟁력 있는 수준입니다. 이 모델의 지원 입력은 텍스트 및 이미지, 출력은 텍스트이며, 컨텍스트 창은 32k토큰이고 학습 데이터 기준일은 2024년 8월입니다.

Gemma 3n E2B Instruct의 Artificial Analysis Intelligence Index 점수는 1점으로, 비교 가능한 모델 중 하위권입니다(중앙값: 6).

Gemma 3n E2B Instruct의 입력 토큰 100만 개당 가격은 $0.00(경쟁력 있는 가격, 중앙값: $0.05)이며, 출력 토큰 100만 개당 가격은 $0.00(경쟁력 있는 가격, 중앙값: $0.15)입니다.

추론	아니요 이 페이지에는 모델의 비추론 버전이 표시됩니다. 추론 버전도 있을 수 있습니다.
입력 모달리티	지원: 텍스트 및 이미지
출력 모달리티	지원: 텍스트
학습 데이터 기준일	2024. 8. 1.
컨텍스트 창	32k Arial 12포인트 기준 A4 약 48페이지
총 파라미터 수	6.0B
활성 파라미터 수	2B 추론 중 토큰마다 활성화되는 파라미터 수
라이선스	Gemma license
모델 웨이트	Hugging Face

동일한 등급의 모델과 지표를 비교합니다.

비추론 모델 → 다른 비추론 모델과만 비교
추론 모델 → 추론 및 비추론 모델 모두와 비교
오픈 웨이트 모델 → 같은 크기 등급의 다른 오픈 웨이트 모델과만 비교:

초소형: 파라미터 ≤4B
소형: 파라미터 4B~40B
중형: 파라미터 40B~150B
대형: 파라미터 >150B

독점 모델 → 입력/출력 가격을 3:1로 혼합해 같은 가격대의 독점 모델 및 오픈 웨이트 모델과 비교:

100만 토큰당 <$0.15
100만 토큰당 $0.15~$1
100만 토큰당 >$1

주요 내용

지능

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

속도

Output tokens per second · Higher is better

작업당 비용

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

지능

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if the weights are available but commercial use is limited (typically requires obtaining a paid license).

벤치마크

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

𝜏³-Banking

Agentic tool use

Terminal-Bench v2.1

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GPQA Diamond

Scientific reasoning

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR

Long context reasoning

AA-Briefcase

Agentic knowledge work, Elo

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AANew

Agentic business operations

IFBench

Instruction following

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

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Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Score

Openness Index assesses model openness on a 0 to 100 normalized scale (higher is more open)

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Intelligence Index 비교

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

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Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

비용

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

컨텍스트 창

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

모델 크기(오픈 웨이트 모델만 해당)

Model Size: Total and Active Parameters

Comparison between total model parameters and parameters active during inference

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

자주 묻는 질문

Gemma 3n E2B Instruct에 관한 일반적인 질문

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 2025년 6월 26일에 출시되었습니다.

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 Google에서 개발했습니다.

Gemma 3n E2B Instruct의 Artificial Analysis Intelligence Index 추정 점수는 1점으로, 크기가 비슷한 다른 비추론 오픈 웨이트 모델 중 하위권입니다(중앙값: 6).

아니요. Gemma 3n E2B Instruct 모델은 추론 모델이 아닙니다. 확장된 연쇄적 사고 추론 없이 바로 답변합니다.

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 텍스트 및 이미지 입력을 지원합니다.

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 텍스트 출력을 지원합니다.

예. Gemma 3n E2B Instruct 모델은 이미지 입력을 지원하며 이미지를 분석하고 설명하고 이미지에 관한 질문에 답할 수 있습니다.

예. Gemma 3n E2B Instruct 모델은 멀티모달 모델로, 텍스트 및 이미지 입력을 처리하고 텍스트 출력을 생성할 수 있습니다.

Gemma 3n E2B Instruct의 컨텍스트 창은 32k토큰입니다. 모델이 단일 요청에서 처리할 수 있는 텍스트와 대화 기록의 양을 결정합니다.

예. Gemma 3n E2B Instruct 모델은 오픈 웨이트이며 모델 웨이트가 공개되어 있어 다운로드한 뒤 자체 호스팅할 수 있습니다.

Gemma 3n E2B Instruct의 파라미터 수는 5.98B이며 이 중 2B가 활성화됩니다.

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 총 파라미터 수가 5.98B인 전문가 혼합(MoE) 모델이지만 추론 중에는 활성 파라미터 2B만 사용합니다.

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 Gemma license 라이선스로 공개되었으며 상업적 이용이 허용됩니다. 라이선스 보기

Gemma 3n E2B Instruct의 Artificial Analysis Intelligence Index 점수는 1점입니다. 이 종합 벤치마크는 추론, 지식, 수학, 코딩 전반에서 모델을 평가합니다.

Gemma 3n E2B Instruct의 학습 데이터 기준일은 2024년 8월입니다. 모델의 학습 데이터에는 이 날짜까지의 정보가 포함됩니다.

예. Gemma 3n E2B Instruct 모델은 API 제공업체 1곳을 통해 제공됩니다. API 제공업체 비교

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 API 제공업체 1곳을 통해 제공됩니다. 제공업체 비교

Gemma 3n E2B Instruct 지능, 성능 및 가격 분석

모델 요약

지능

속도

입력 가격

출력 가격

장황성

비교 요약

기술 사양

이 등급의 모델 74개

지능

속도

작업당 비용

지능

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

벤치마크

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Score

Intelligence Index 비교

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

비용

Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Cache Hit

컨텍스트 창

Context Window

Context Window for RAG

Context Window

모델 크기(오픈 웨이트 모델만 해당)

Model Size: Total and Active Parameters

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

자주 묻는 질문

Gemma 3n E2B Instruct의 출시일은 언제인가요?

Gemma 3n E2B Instruct을 개발한 곳은 어디인가요?

Gemma 3n E2B Instruct의 지능은 어느 정도인가요?

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 추론 모델인가요?

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 어떤 입력 모달리티를 지원하나요?

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 어떤 출력 모달리티를 지원하나요?

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 이미지를 처리할 수 있나요?

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 멀티모달 모델인가요?

Gemma 3n E2B Instruct의 컨텍스트 창은 얼마인가요?

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 오픈 소스인가요?

Gemma 3n E2B Instruct의 파라미터 수는 얼마인가요?

Gemma 3n E2B Instruct의 활성 파라미터는 무엇인가요?

Gemma 3n E2B Instruct의 라이선스는 무엇인가요?

Gemma 3n E2B Instruct의 벤치마크 성능은 어떤가요?

Gemma 3n E2B Instruct의 학습 데이터 기준일은 언제인가요?

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 API로 제공되나요?

Gemma 3n E2B Instruct 모델은 어디에서 사용할 수 있나요?