SprachmodellAktiv

Gemma 4 26B A4B

Google

Veröffentlicht: 31. März 2026
Datenstand: 8. September 2026

Preis: 0,1 $ · 0,3 $
Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
Eingabe: Text, Bild
Ausgabe: Text

Gemma 4 26B A4B verteilt die Rechenlast über ein Mixture-of-Experts-Modell. Insgesamt umfasst es 25,2 Milliarden Parameter, davon werden laut Modellkarte 3,8 Milliarden pro Token aktiv. Diese Konstruktion zielt auf deutlich geringeren Inferenzaufwand als ein dichtes Modell ähnlicher Größe. Der Kontext reicht 256.000 Token, die Eingabe umfasst Text und Bild, und die Gewichte stehen unter Apache 2.0.

Reasoning, native Function Calls und mehr als 140 Trainingssprachen machen den Checkpoint auch für Agenten interessant. Das A4B im Namen beschreibt aktive Parameter, nicht einen kleineren Gesamtcheckpoint. Zum dichten Gemma 4 31B bleibt es ein eigener Geschwister-Checkpoint.

Steckbrief

Technische Daten und Zugang

Veröffentlichte Angaben zum Modell. Vorhandene Schätzungen sind ausdrücklich gekennzeichnet.

Datierte Angaben aus Dokumentation und Modellkarten. Anbieterlimits sowie native und erweiterte Kontextfenster können sich unterscheiden. Konfigurationshinweise bleiben im Original erhalten.

Angabe	Wert und Quelle
Gewichte	Open WeightsQuelle
Zugang	API, LokalQuelle
Parameter	25,2 Mrd.Quelle
Aktive Parameter	3,8 Mrd.Quelle
Kontextfenster	262.144 TokenQuelle
Knowledge Cutoff	Januar 2025Quelle
Veröffentlichung	2026-03-31Quelle
Parameter	25,2 Mrd.Quelle
Eingabe	Text, BildQuelle
Ausgabe	TextQuelle
Architektur	Mixture-of-experts transformer, 25.2B total and 3.8B active; hybrid sliding/global attentionQuelle
Lizenz	Apache 2.0Quelle
Wissensstand	2025-01Quelle
Aktive Parameter	3,8 Mrd.Quelle
Sprachen	140+Quelle
Ankündigung	2026-04-02Quelle

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.

MMLU Pro (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 82.6
Bewertung: 82.6
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:0
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

AIME 2026 (no tools) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 88.3
Bewertung: 88.3
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:1
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

LiveCodeBench v6 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 77.1
Bewertung: 77.1
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:2
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

GPQA (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 82.3
Bewertung: 82.3
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:4
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

Tau2 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 68.2
Bewertung: 68.2
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:5
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

Humanity's Last Exam (no tools) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 8.7
Bewertung: 8.7
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:6
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

Humanity's Last Exam (search) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 17.2
Bewertung: 17.2
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:7
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

BigBench Extra Hard (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 64.8
Bewertung: 64.8
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:8
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

MMMLU (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 86.3
Bewertung: 86.3
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:9
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

MMMU Pro (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 73.8
Bewertung: 73.8
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:10
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

MATH-Vision (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 82.4
Bewertung: 82.4
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:12
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

MedXpertQA (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 58.1
Bewertung: 58.1
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: vendor-evaluation
Richtung: Mehr ist besser
Vergleichskohorte: research:gemma-4-26b-a4b:13
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: Google DeepMind
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Gemma 4 model-card benchmark table; 26B A4B column

Quelle Google DeepMind

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Nachweise

Quellen und Datenstand

Alle Angaben verweisen auf die zugrunde liegende Dokumentation oder das jeweilige Leaderboard.

Art	Nachweis und Datenstand
Preis	API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. Quelle: Preise · API-Preise
Eingabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Wissensstand-Daten (abgerufen 8. September 2026) · Gemma 4 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Ausgabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Wissensstand-Daten (abgerufen 8. September 2026) · Gemma 4 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Recherchestand	Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
In den geprüften Quellen nicht gefunden	active-parameters-billions Originalwortlaut Active parameter count is not separately published for this dense model.
In den geprüften Quellen nicht gefunden	api-model-id Originalwortlaut Gemma is distributed as open weights; the card does not define a hosted Gemini API model ID.
In den geprüften Quellen nicht gefunden	training-tokens Originalwortlaut The Gemma 4 model card describes the dataset but does not publish a token-count total.
Weitere Quelle	Modellmetadaten · Gemma 4 26B A4B instruction-tuned weights · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere Quelle	Artificial Analysis (abgerufen 8. September 2026)
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026)
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026)
Weitere Quelle	OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Creative Commons Attribution 4.0

Gemma 4 26B A4B

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