Gemma 4 26B A4B (free) API
Gemma 4 26B A4B is een open-weight multimodaal model van Google DeepMind met Mixture-of-Experts-architectuur, 26B totale en 4B actieve parameters, en een context van 256K tokens.
Gemma 4 26B A4B is een open-weight multimodaal model van Google DeepMind. Het gebruikt een Mixture-of-Experts-architectuur met 26B totale parameters en 4B actieve parameters tijdens inferentie. Het model verwerkt tekst, afbeeldingen en video als invoer en genereert tekst als uitvoer. De context bedraagt 256K tokens. Het ondersteunt een configureerbare denkmodus, native function calling voor autonome agents en native systeem prompts voor gestructureerde, controleerbare gesprekken. Afbeeldingen met variabele beeldverhoudingen en resoluties worden verwerkt; video's tot 60 seconden bij 1 frame per seconde eveneens. Het model ondersteunt meer dan 140 talen.
Het model is geschikt voor codeassistentie in IDE's, codegeneratie, debugging en refactoring, en agentische workflows. Ook voor wetenschappelijke vragen en wiskundige probleemoplossing, onderzoeksondersteuning, documentparsing en OCR, vraagbeantwoording op basis van afbeeldingen, videobegrip en grootschalige documentverwerking en RAG-systemen is het inzetbaar. Het balanceert intelligentie tegen parameterefficiëntie, draait op consumenten-GPU's en workstations en levert prestaties dicht bij het front. Volgens de bronnen haalt het bijna de prestaties van het 31B dense model, maar met een veel snellere inferentie.
De outputtijd bedraagt ongeveer 91 tokens per seconde, boven de mediaan van ongeveer 81 tokens per seconde voor open-weight modellen van vergelijkbare grootte. De tijd tot het eerste token is ongeveer 0,92 seconden, sneller dan de mediaan van 1,08 seconden. Het model is gelicentieerd onder Apache 2.0 en beschikbaar voor commercieel gebruik. Het is beschikbaar op Cloudflare, Google Cloud Vertex AI, NVIDIA NGC en Azure ML; API-toegang wordt geboden door 7 providers. Audio wordt niet native ondersteund; audioprocessing is alleen beschikbaar in de kleinere E2B-, E4B- en 12B-modellen.
Bijgewerkt:
MODEL-ID
gemma-4-26b-a4b-it:free- Context
- 262.144K
- Max. uitvoer
- 32.768K
- Aanbevolen API
- messages
- Invoer
- image / text / video
- Uitvoer
- text
Hoogtepunten
- Open-weight multimodaal model
- 26B totale, 4B actieve parameters
- Context van 256K tokens
- Configureerbare denkmodus
- Native function calling
- Ondersteunt meer dan 140 talen
Aanbieders
Vergelijk API-prijzen tussen aanbieders. Kies een aanbieder om alle kosten en voorwaarden te bekijken.
| $0 | $0 |
Benchmarks
- 82,6%
MMLU Pro
- 88,3%
AIME 2026 (zonder tools)
- 77,1%
LiveCodeBench v6
- 82,3%
GPQA Diamond
- 1718
Codeforces ELO
Elo-rating
- 73,8%
MMMU Pro
- 82,4%
MATH-Vision
- 44,1%
MRCR v2 8 needle 128k
evaluatie van lange context
Scores zoals gepubliceerd door de modelaanbieder.
Redeneervermogen
- Standaard ingeschakeld
- Nee
- Altijd ingeschakeld
- Nee
Snelstart
Kant-en-klare code om dit model aan te roepen met de compatibele API's van Felo API Platform. Begin in de Playground als je prompts wilt testen voordat je code schrijft.
API-sleutel instellen
Maak een sleutel in je Felo API Platform-account en stel deze in als omgevingsvariabele.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Je eerste aanvraag doen
Gebruik deze model-ID met het Felo API Platform-endpoint. Optionele requestheaders zoals X-Request-Id helpen bij het oplossen van problemen.
gemma-4-26b-a4b-it:freeDit model kan redeneren. Als het gekozen protocol en de modelroute reasoning-besturing bieden, bewaar dan de geretourneerde reasoning-metadata wanneer je het gesprek voortzet.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "gemma-4-26b-a4b-it:free",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());SDK's van derden gebruiken
Stel in compatibele SDK's baseURL in op https://openapi.felo.ai/api/v1. Gebruik voor clients in Claude-stijl de Anthropic-compatibele basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.
Streaming inschakelen
Voeg stream: true toe om responses als server-sent events te ontvangen.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemma-4-26b-a4b-it:free",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform biedt compatibele oppervlakken voor modelaanroepen. Kies het oppervlak dat je app of agent-client al ondersteunt.
Messages
Anthropic-compatibele berichten voor clients in Claude-stijl.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameters
modelstringgemma-4-26b-a4b-it:freeOpenbare model-ID om aan te roepen.max_tokensinteger—Maximaal aantal gegenereerde tokens.messagesarray—Gespreksberichten voor Chat Completions.include_reasoning———reasoning———response_formatobject—Vraagt gestructureerde uitvoer aan wanneer ondersteund.seed———temperaturenumber—Bepaalt de variatie in antwoorden wanneer ondersteund.tool_choicestring or object—Bepaalt of een tool moet worden aangeroepen.toolsarray—Definities voor tool calling volgens het compatibele schema.top_p———Veelgestelde vragen
Wat is Gemma 4 26B A4B (free)?
Gemma 4 26B A4B is een open-weight multimodaal model van Google DeepMind. Het gebruikt een Mixture-of-Experts-architectuur met 26B totale parameters en 4B actieve parameters tijdens inferentie. Het model verwerkt tekst, afbeeldingen en video als invoer en genereert tekst als uitvoer. De context bedraagt 256K tokens. Het ondersteunt een configureerbare denkmodus, native function calling voor autonome agents en native systeem prompts voor gestructureerde, controleerbare gesprekken. Afbeeldingen met variabele beeldverhoudingen en resoluties worden verwerkt; video's tot 60 seconden bij 1 frame per seconde eveneens. Het model ondersteunt meer dan 140 talen. Het model is geschikt voor codeassistentie in IDE's, codegeneratie, debugging en refactoring, en agentische workflows. Ook voor wetenschappelijke vragen en wiskundige probleemoplossing, onderzoeksondersteuning, documentparsing en OCR, vraagbeantwoording op basis van afbeeldingen, videobegrip en grootschalige documentverwerking en RAG-systemen is het inzetbaar. Het balanceert intelligentie tegen parameterefficiëntie, draait op consumenten-GPU's en workstations en levert prestaties dicht bij het front. Volgens de bronnen haalt het bijna de prestaties van het 31B dense model, maar met een veel snellere inferentie. De outputtijd bedraagt ongeveer 91 tokens per seconde, boven de mediaan van ongeveer 81 tokens per seconde voor open-weight modellen van vergelijkbare grootte. De tijd tot het eerste token is ongeveer 0,92 seconden, sneller dan de mediaan van 1,08 seconden. Het model is gelicentieerd onder Apache 2.0 en beschikbaar voor commercieel gebruik. Het is beschikbaar op Cloudflare, Google Cloud Vertex AI, NVIDIA NGC en Azure ML; API-toegang wordt geboden door 7 providers. Audio wordt niet native ondersteund; audioprocessing is alleen beschikbaar in de kleinere E2B-, E4B- en 12B-modellen.
Hoe wordt het gebruik gefactureerd?
Je factuur hangt af van de aanbieder die je gebruikt, de prijzen en je verbruik. Langere invoer of andere voorwaarden kunnen andere prijzen hebben.
Welke invoer ondersteunt Gemma 4 26B A4B?
Het model accepteert tekst-, afbeeldings- en video-invoer en genereert tekst als uitvoer. Video's worden verwerkt tot 60 seconden bij 1 frame per seconde. Afbeeldingen met variabele beeldverhoudingen en resoluties worden ondersteund.
Hoe groot is de context van dit model?
De context bedraagt 256K tokens. Het model ondersteunt native systeem prompts voor gestructureerde, controleerbare gesprekken.
Voor welke taken is Gemma 4 26B A4B geschikt?
Het model is geschikt voor codeassistentie, codegeneratie, debugging en refactoring, wetenschappelijke vragen en wiskundige probleemoplossing, documentparsing en OCR, vraagbeantwoording op basis van afbeeldingen, videobegrip en grootschalige documentverwerking en RAG-systemen.
Wat is het verschil met de andere modellen in de Gemma 4-familie?
Gemma 4 26B A4B is het middenmodel tussen de edgegerichte kleine modellen (E2B, E4B) en het bedrijfsgerichte grote model (31B). Het biedt bijna de prestaties van het 31B dense model, maar met een veel snellere inferentie. Audio wordt alleen ondersteund in de kleinere E2B-, E4B- en 12B-modellen.
Welke licence heeft het model?
Het model is gelicentieerd onder Apache 2.0 en beschikbaar voor commercieel gebruik. Het is beschikbaar op Cloudflare, Google Cloud Vertex AI, NVIDIA NGC en Azure ML; API-toegang wordt geboden door 7 providers.
Gerelateerde modellen
Gemini 3.8 Flash
Googlegemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash is Google's meest intelligente Flash-model met multimodale input, een context van 1.000.000 tokens en sterk scorende redeneer- en agentcapaciteiten.
Context
1.049M
Max. uitvoer
65.536K
Invoertokens
$1.5 / 1M tokens
Uitvoertokens
$7.5 / 1M tokens
Gemini 4 Argon
Googlegemini-4-argonGemini 4 Argon is Google's eerste frontier-model uit de Gemini 4-generatie, met een contextvenster van 1.048.576 tokens en sterke prestaties op kenniswerk, software-engineering en cyberverdediging.
Context
1.049M
Max. uitvoer
943.718K
Invoertokens
$4 / 1M tokens
Uitvoertokens
$20 / 1M tokens