Gemma 4 26B A4B It

Oversikt. Gemma 4 26B A4B IT er Google DeepMinds instruksjonstilpassede, sparsomme mixture-of-experts-modell, utgitt i april 2026 under en åpen Apache 2.0-lisens. Den har totalt 25,2 milliarder parametere, men aktiverer bare 3,8 milliarder per token på tvers av 8 av 128+1 eksperter. Dette kombinerer MoE-effektivitet med et kontekstvindu på 262 144 token og støtte for tekst, bilder og video som inndata. Utviklere som ønsker en multimodal modell med åpne vekter de kan drifte selv, til interaktiv chat og oppgaver med moderat kompleksitet, vil typisk velge denne varianten.

Viktigste styrker. Domeneskårer fra Artificial Analysis plasserer denne modellen på omtrent 39,3 i kodeindeks, merkbart foran en agentisk indeks på 11 – reell ytelse på kodingsoppgaver som ennå ikke strekker seg til kompleks orkestrering av verktøy i mange steg. Den leveres med innebygd funksjonskall, en systemrolle, støtte for strukturerte utdata og en konfigurerbar tenkemodus via modellens <|think|>-kontrolltoken, slik at selskaper kan velge dypere resonnering bare når en oppgave krever det. Det sparsomme MoE-designet gjør at den leverer disse egenskapene mens den bare berører 3,8 milliarder aktive parametere per token, noe som holder inferensen lettere enn en tett modell av tilsvarende totalstørrelse.

Når du bør bruke den. Bruk denne modellen til interaktiv chat, kodingshjelp eller multimodal forståelse (bilder og video) der moderat kompleksitet og rask svartid veier tyngre enn resonnering på toppnivå. Slå på den valgfrie tenkemodusen når en forespørsel trenger ekstra gjennomtenkning, og bruk det innebygde verktøykallet og støtten for strukturerte utdata til lette agentiske arbeidsflyter fremfor lange autonome kjeder. Den passer også godt for selskaper som spesifikt ønsker åpne vekter de kan ta i bruk på egen infrastruktur.

Begrensninger. Skårene for koding og agentisk indeks ligger bak den større 31B IT-søskenmodellen i samme familie, så den er ikke det sterkeste valget for tung kodegenerering eller komplekse agentiske oppgaver med mange steg. Rapportert maksimal utdatalengde har variert mellom kilder (senest 16 384 token), selv om kontekstvinduet i seg selv er et fast 262 144 token – enkeltrunders generering bør derfor ikke antas å nå denne lengden. Treningsdataene slutter i januar 2025.

Suverenitetsnotat. Google er en modellskaper basert i USA med bekreftet CLOUD Act-eksponering, noe som bør vurderes selv om modellens vekter er åpent lisensiert under Apache 2.0. Fordi vektene er åpne, kan Gemma 4 26B A4B IT tas i bruk på suveren infrastruktur etter eget valg, noe som gir selskaper kontroll over datalokasjon uavhengig av Googles egen drift.