Текущая2026-04-03
Gemma 4 26B A4B
262KG 52
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Искать в /services/ →Создать обсуждение
Краткое описание
Gemma 4 26B A4B IT — это настроенная по инструкциям модель Mixture-of-Experts (MoE) от Google DeepMind. Несмотря на общее количество параметров в 25,2 миллиарда, во время вывода на каждый токен активируется только 3,8 миллиарда, что обеспечивает качество, близкое к 31 миллиарду при...
G-Score и профиль
G-Score52/100средняя#21 из 37Методология G-ScoreGemma 4 26B A4B сильнее всего выглядит в категории «общее качество». Профиль рассчитан по процентилям LiveBench, Artificial Analysis и LMArena; пропуски не считаются нулём.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
средняя
Покрытие
2 теста · 2 направления
Происхождение
artificialAnalysis + lmarenaVision
G‑Общее качество52/100
1 тест · уверенность: средняя
G‑Зрение52/100
1 тест · уверенность: средняя
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| Arena Elo (LMSYS) | 1456 | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 89.7% | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 80.2% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 86.9% | н/д | Источник не указан |
| GPQA (Экспертные знания) | 70% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 40.6% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
Обзор Gemma 4: Мощь Mixture-of-Experts от Google DeepMind (2026)
Gemma 4, представленная Google DeepMind весной 2026 года, совершила революцию в сегменте открытых моделей. Используя передовую архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), модель 26B обеспечивает производительность, сопоставимую с гораздо более тяжелыми системами (31B+), при сохранении высочайшей скорости работы.
Ключевые особенности
1. Архитектура 26B (3.8B активных)
Главный секрет Gemma 4 — в её эффективности. При общем объеме параметров в 26 млрд, в каждый конкретный момент времени активируется лишь 3.8 млрд. Это позволяет модели работать молниеносно даже на потребительском оборудовании, не уступая в «интеллекте» тяжеловесным конкурентам.
2. Универсальное понимание (Omni-capable)
Gemma 4 — это нативно мультимодальная модель. Она не просто «описывает» изображения или аудио, а глубоко понимает пространственные связи на видео и нюансы звуковых дорожек, что делает её идеальным «мозгом» для мобильных ассистентов.
3. Окно контекста 262K
Широкое окно контекста в 262 000 токенов позволяет загружать в Gemma 4 целые технические руководства или длинные переписки, обеспечивая точные ответы с учетом всех деталей.
Бенчмарки (Состояние на май 2026)
| Бенчмарк | Результат Gemma 4 26B | Сравнение |
|---|---|---|
| Arena Elo | 1484 | Лидер среди открытых моделей среднего размера |
| MMLU | 89.7% | Уровень флагманов 2025 года |
| HumanEval | 91.2% | Высокое качество кода |
| MATH | 86.9% | Сильные аналитические способности |
| GPQA | 70.0% | Экспертные научные знания |
Сценарии использования
- Локальные ИИ-ассистенты: Развертывание мощного интеллекта на ноутбуках и планшетах без зависимости от облака.
- Обработка документов: Быстрый парсинг и суммаризация больших объемов PDF-файлов и таблиц.
- Разработка и отладка: Помощь в написании кода с учетом специфики конкретного проекта.
Ценообразование
Google предлагает Gemma 4 через API по крайне агрессивным ценам: $0.06 за 1M входных токенов и $0.33 за 1M выходных токенов. Это делает её одной из самых выгодных моделей для массовой автоматизации.
Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
Профиль модели
Бенчмарки
Arena Elo (LMSYS)1456
MMLU (Общие знания)89.7%
HumanEval (Кодинг)80.2%
MATH (Математика)86.9%
GPQA (Экспертные знания)70%
SWE-bench (Разработка)40.6%
История семейства
Линейка Other
Последовательность собрана по датам релиза моделей Google в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема Gemma 4 26B A4B
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Сервисы с поддержкой модели
Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.
MCP и инструменты
Весь каталог- MCP Toolbox for Databases — вариант 2MCP Toolbox for Databases — open-source MCP-сервер от Google. Он напрямую соединяет AI-агенты, IDE и приложения с базами данных. Сервер работает в двух режимах: как готовый набор инструментов для быстрой работы и как фреймворк для создания собственных безопасных решений. Вы используете его, чтобы задавать вопросы на естественном языке, просматривать схемы таблиц, генерировать SQL-запросы и внедрять NL2SQL в production-среду. Сервер поддерживает основные СУБД и совместим с любыми MCP-клиентами. В режиме фреймворка вы задаёте строгие схемы, ограничения доступа и семантические индексы. Это упрощает внедрение AI-инструментов в production с полным контролем и аудитом. Для разработки собственных решений доступны SDK на Python, JavaScript, Go и Java.
- MCP Toolbox for Databases — googleapisMCP Toolbox for Databases — это открытый MCP-сервер от Google, который подключает AI-агентов, IDE и другие приложения напрямую к корпоративным базам данных. Сервер решает две задачи: даёт готовые инструменты для работы с данными через Gemini CLI, Claude Code, Codex и другие MCP-клиенты, а также предоставляет фреймворк для создания собственных безопасных инструментов — от NL2SQL до семантического поиска. Разработчикам и DevOps-инженерам не нужно писать обвязку: сервер сразу понимает схему базы, генерирует запросы и возвращает результаты. Продукт подходит для команд, которые хотят добавить AI-интерфейс к существующим базам данных без сложной интеграции. Фреймворк для кастомных инструментов даёт тонкий контроль безопасности — можно ограничить запросы, настроить роли и разрешить только читающие операции.
- Platform AIОфициальный MCP-сервер от Google. Он даёт ИИ-агентам прямой доступ к актуальной документации Google Maps Platform. Сервер ищет ответы в официальных руководствах, примерах кода на GitHub и архитектурных рекомендациях Architecture Center. Разработчики используют его, чтобы получать точные сниппеты для Maps JavaScript API, Places API, Routes API, Distance Matrix API и других сервисов. Главная проблема интеграции — устаревшие данные. Модели обучаются на срезах знаний, а документация Google меняется каждый месяц. Этот сервер решает проблему: он всегда обращается к живым источникам Google. Сервер официальный, бесплатный и совместим с любыми MCP-клиентами: Claude Desktop, Gemini CLI, редакторами кода.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о Gemma 4 26B A4B
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.