Gemma 4 26B A4B (free) API
Gemma 4 26B A4B — це відкрита мультимодальна модель із архітектурою Mixture-of-Experts, що поєднує 26B загальних і 4B активних параметрів, підтримує текст, зображення та відео й оптимізована для швидкого висновку.
Gemma 4 26B A4B — це відкрита мультимодальна модель від Google DeepMind з архітектурою Mixture-of-Experts. Вона має 26B загальних параметрів, але під час висновку активує лише 4B, що дає змогу досягати продуктивності, близької до щільної моделі Gemma 4 31B, але з значно вищою швидкістю. Модель підтримує текстові, графічні та відеовходи (до 60 секунд із частотою 1 кадр на секунду), а також понад 140 мов. Вона має налаштовуваний режим мислення, нативні системні підказки та нативний виклик функцій, що робить її придатною для автономних агентів і структурованих діалогів.
Завдяки балансу між інтелектом та ефективністю параметрів модель можна запускати на споживчих GPU та робочих станціях. За даними Artificial Analysis, її індекс інтелекту для версії Reasoning становить 17 проти медіани 8 для відкритих моделей схожого розміру, а час до першого токена — близько 0,92 секунди (медіана 1,08 с). Швидкість генерації — приблизно 91 токен за секунду, що перевищує медіану 81 токен/с. На всіх тестованих бенчмарках модель відстає від Gemma 4 31B не більше ніж на 2%.
Модель найкраще підходить для задач, що потребують поєднання міркувань, коду та роботи з мультимодальними даними: програмування в IDE та агентних робочих процесах, наукові й математичні задачі, дослідницька підтримка, розпізнавання тексту на зображеннях (OCR), відповіді на запитання за зображеннями та відео, а також масштабна обробка документів і системи RAG. Вона не підтримує аудіо нативно — ця можливість доступна лише в менших моделях E2B, E4B і 12B. Модель поширюється за ліцензією Apache 2.0 і дозволена для комерційного використання; доступна на Cloudflare, Google Cloud Vertex AI, NVIDIA NGC і Azure ML, а також через API у 7 провайдерів.
Оновлено:
MODEL ID
gemma-4-26b-a4b-it:free- Контекст
- 262.144K
- Макс. вихід
- 32.768K
- Рекомендований API
- messages
- Вхід
- image / text / video
- Вихід
- text
Ключові можливості
- Mixture-of-Experts: 26B загальних, 4B активних параметрів
- Підтримка тексту, зображень і відео до 60 секунд
- Понад 140 мов
- Налаштовуваний режим мислення
- Нативний виклик функцій і системні підказки
- Ліцензія Apache 2.0, комерційне використання
Постачальники
Порівняйте ціни API у різних постачальників. Виберіть постачальника, щоб переглянути всі тарифи й умови.
| $0 | $0 |
Бенчмарки
- 82.6%
MMLU Pro
- 88.3%
AIME 2026 (без інструментів)
- 77.1%
LiveCodeBench v6
- 82.3%
GPQA Diamond
- 1718
Codeforces ELO
Рейтинг Elo
- 73.8%
MMMU Pro
- 82.4%
MATH-Vision
- 44.1%
MRCR v2 8 needle 128k
Оцінювання довгого контексту
Результати за публікацією постачальника моделі.
Міркування
- Увімкнено за замовчуванням
- Ні
- Завжди ввімкнено
- Ні
Швидкий старт
Готовий код для виклику цієї моделі через сумісні API Felo API Platform. Почніть у Playground, якщо хочете перевірити промпти перед написанням коду.
Отримайте API-ключ
Створіть ключ у своєму обліковому записі Felo API Platform і встановіть його як змінну середовища.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Зробіть перший запит
Використовуйте цей ідентифікатор моделі з endpoint Felo API Platform. Необов'язкові заголовки запиту, як-от X-Request-Id, можуть допомогти з діагностикою.
gemma-4-26b-a4b-it:freeЦя модель підтримує міркування. Якщо вибраний протокол і маршрут моделі надають елементи керування міркуванням, зберігайте повернені метадані міркування під час продовження розмови.
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());Використання сторонніх SDK
Використовуйте сумісні SDK, встановивши baseURL на https://openapi.felo.ai/api/v1. Для клієнтів у стилі Claude використовуйте базовий URL, сумісний з Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Увімкніть стрімінг
Додайте stream: true, щоб отримувати відповіді як server-sent events.
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 надає сумісні поверхні виклику моделей. Виберіть ту, яку ваш застосунок або клієнт-агент уже підтримує.
Messages
Повідомлення, сумісні з Anthropic, для клієнтів у стилі Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesПараметри
modelstringgemma-4-26b-a4b-it:freeПублічний ідентифікатор моделі для виклику.max_tokensinteger—Максимальна кількість згенерованих токенів.messagesarray—Повідомлення розмови для Chat Completions.include_reasoning———reasoning———response_formatobject—Запитує структурований вихід, якщо підтримується.seed———temperaturenumber—Керує різноманітністю відповідей, якщо підтримується.tool_choicestring or object—Керує тим, чи слід викликати інструмент.toolsarray—Визначення виклику інструментів за сумісною схемою.top_p———Часті запитання
Що таке Gemma 4 26B A4B (free)?
Gemma 4 26B A4B — це відкрита мультимодальна модель від Google DeepMind з архітектурою Mixture-of-Experts. Вона має 26B загальних параметрів, але під час висновку активує лише 4B, що дає змогу досягати продуктивності, близької до щільної моделі Gemma 4 31B, але з значно вищою швидкістю. Модель підтримує текстові, графічні та відеовходи (до 60 секунд із частотою 1 кадр на секунду), а також понад 140 мов. Вона має налаштовуваний режим мислення, нативні системні підказки та нативний виклик функцій, що робить її придатною для автономних агентів і структурованих діалогів. Завдяки балансу між інтелектом та ефективністю параметрів модель можна запускати на споживчих GPU та робочих станціях. За даними Artificial Analysis, її індекс інтелекту для версії Reasoning становить 17 проти медіани 8 для відкритих моделей схожого розміру, а час до першого токена — близько 0,92 секунди (медіана 1,08 с). Швидкість генерації — приблизно 91 токен за секунду, що перевищує медіану 81 токен/с. На всіх тестованих бенчмарках модель відстає від Gemma 4 31B не більше ніж на 2%. Модель найкраще підходить для задач, що потребують поєднання міркувань, коду та роботи з мультимодальними даними: програмування в IDE та агентних робочих процесах, наукові й математичні задачі, дослідницька підтримка, розпізнавання тексту на зображеннях (OCR), відповіді на запитання за зображеннями та відео, а також масштабна обробка документів і системи RAG. Вона не підтримує аудіо нативно — ця можливість доступна лише в менших моделях E2B, E4B і 12B. Модель поширюється за ліцензією Apache 2.0 і дозволена для комерційного використання; доступна на Cloudflare, Google Cloud Vertex AI, NVIDIA NGC і Azure ML, а також через API у 7 провайдерів.
Як нараховується оплата за використання?
Рахунок залежить від обраного постачальника, його цін і вашого використання. Довші вхідні дані або інші умови можуть мати інші ціни.
Які типи вхідних даних підтримує Gemma 4 26B A4B?
Модель приймає текст, зображення та відео. Відео обробляється до 60 секунд із частотою 1 кадр на секунду. Аудіо нативно не підтримується.
Який контекст і обмеження на вихід?
Контекст становить 256K токенів. Обмеження на довжину вихідного тексту в наданих матеріалах не вказано.
Для яких задач найкраще використовувати цю модель?
Вона добре підходить для програмування, наукових і математичних задач, розпізнавання тексту на зображеннях, відповідей на запитання за зображеннями й відео, а також для масштабної обробки документів і систем RAG.
Чим Gemma 4 26B A4B відрізняється від інших моделей серії Gemma 4?
Це проміжна ланка між малими моделями для периферійних пристроїв (E2B, E4B) і великою моделлю 31B. Вона майже наздоганяє 31B за продуктивністю, але значно швидша завдяки 4B активних параметрів. На відміну від неї, моделі E2B, E4B і 12B підтримують аудіо.
Скільки параметрів задіяно під час висновку?
Архітектура Mixture-of-Experts має 26B загальних параметрів, але під час висновку активуються лише 4B.
Схожі моделі
Gemini 3.8 Flash
Googlegemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — це мультимодальна модель Google з розширеним міркуванням, контекстом до 1 000 000 токенів і підтримкою агентних сценаріїв, що поєднує високу продуктивність із гнучким налаштуванням рівня мислення.
Контекст
1.049M
Макс. вихід
65.536K
Вхідні токени
$1.5 / 1M токенів
Вихідні токени
$7.5 / 1M токенів
Gemini 4 Argon
Googlegemini-4-argonGemini 4 Argon — перша фронтирна модель покоління Gemini 4 від Google з контекстом 1 млн токенів, призначена для тривалої складної роботи в інженерії, корпоративних знаннях та кіберзахисті.
Контекст
1.049M
Макс. вихід
943.718K
Вхідні токени
$4 / 1M токенів
Вихідні токени
$20 / 1M токенів