Összehasonlítás
Gemma 4 26B A4B IT vs Gemma 4 31B
Állítson két–négy modellt egymás mellé azokon a mezőkön, amelyek egy telepítést meghatároznak: kontextus, ár, régió, licenc, nyelvek, hosting és az, hogy mi van ellenőrizve.
| Gemma 4 26B A4B IT | Gemma 4 31B | |
|---|---|---|
| Szolgáltató | Google DeepMind | Google DeepMind |
| Paraméterek | 25.81B | 32.7B |
| Kontextusablak | 262k | Nincs ellenőrizve: a szolgáltató nem dokumentálta ezt az állítást. |
| Licenc | apache-2.0 | apache-2.0 |
| Modalitások | text, vision | text, vision |
| Kiadás dátuma | 2026. márc. 11. | 2026. márc. 12. |
| Nyelvek | Erős: en, de, fr, es, it, pt Megfelelő: nl, pl, sv, cs, ro, el, uk, ru, ar, hi, zh, ja, ko, tr | Nincs ellenőrizve: a szolgáltató nem dokumentálta ezt az állítást. |
| Nyílt súlyok | igen | igen |
| Feladatok | Érvelés, Kódolás, Képfelismerés, Összefoglalás, Alacsony költség | Többnyelvű támogatás |
Ahol két modell eltér, ez a táblázat megmutatja a különbséget, és megáll. Az LLM EU nem tesz közzé győztesjelvényt az adott feladatra vonatkozó dokumentált pontszám nélkül, és a hiányzó szám hiányzó marad ahelyett, hogy nullává válna.
Mikor érdemes használni
Gemma 4 26B A4B IT
Erősségek
- mid-size option with the 256K-token window of the larger model
- Apache-2.0 licence
- text and image input
- vendor reports near-flagship scores at a smaller footprint
Korlátok
- the "A4B" suffix is the vendor’s own designation and is not defined on the model card
- scores are self-reported
- no evaluation has been run by LLM EU
Feladatok
Érvelés, Kódolás, Képfelismerés, Összefoglalás, Alacsony költség
Gemma 4 31B
Erősségek
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
Korlátok
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 32.7B parameters, self-hosting needs a high-memory accelerator
- vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model
Feladatok
Feladatok: Nincs ellenőrizve: a szolgáltató nem dokumentálta ezt az állítást.