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Gemma 3n E4B IT
- Veröffentlicht
- 26. Juni 2025
- Datenstand
- 28. Oktober 2026
- Benchmark-Meta-Score
- Nicht berechenbarKeine unabhängigen Werte
- Eingabe
- Text, Bild, Audio
- Ausgabe
- Text
Gemma 3n E4B IT ist Googles größere E4B-Variante für Text-, Bild- und Audioeingaben. Der erfasste Gesamtumfang beträgt 8 Milliarden Parameter. Die Ausgabe ist Text, und das dokumentierte Kontextfenster liegt bei 32.768 Token.
Technische Daten und Zugang
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Parameter | 8 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 32.768 TokenQuelle |
| Maximale Ausgabe | 32.768 TokenQuelle |
| Knowledge Cutoff | Juni 2024Quelle |
| Lizenz | Gemma Terms of UseQuelle |
| Eingaben | Text, Bild, AudioQuelle |
| Ausgaben | TextQuelle |
| Tool-Aufrufe | NeinQuelle |
| Effektive Modellgröße | 4 Mrd. (Effektive Modellgröße laut Google. Dies ist keine Angabe aktiver MoE-Parameter pro Token.)Quelle |
Benchmark-Metaanalyse
Gesamt- und Bereichsscores
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Gesamtindex
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
- Testreihen
- 0
- Testfamilien
- 0 / 58
- Quellen
- 0
- Anteil am festen Testpanel (informativ)
- 0 %
Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Benchmarkquellen im Überblick
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Scale AI Evals | 0 | 0 | 1 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 1 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
AudioMultiChallenge Text Output (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 15.49
- Bewertung
- 15.49
- Messgröße
- Average Pass Rate (APR), primary metric
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Scale Labs AudioMultiChallenge current Text Output table
- Kategorie
- spoken dialogue
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 452
- Quellentyp
- official-leaderboard
- Auswertung
- Scale AI AudioMultiChallenge
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Offizielle Benchmark-Rangliste. Aktuelle offizielle Scale-Zeile „gemma-3n-E4B-it“ (Rang 18). AudioMultiChallenge bewertet 452 Gespräche mit 1.712 Rubrikkriterien. Diese Ansicht zeigt den Textausgabemodus. APR ist die primäre Metrik. Ein Gespräch gilt nur dann als bestanden, wenn alle Rubriken erfüllt sind. Scale nennt o4-mini als Juror.
- Einordnung
- Die Seite zeigt einen ±-Rand, nennt aber kein Konfidenzniveau. Er bleibt im Beleg erhalten, ohne als 95-%-Konfidenzintervall gespeichert zu werden. Messdaten und Prompt-Einstellungen der einzelnen Zeilen sind nicht veröffentlicht.
Beliebtheit
44,6 / 100
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 28. Oktober 2026. 2 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Weitere Quelle | Hugging Face |
| Weitere Quelle | Scale AI AudioMultiChallenge (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 28. Oktober 2026) · Gemma 3n model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 29. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |