Laster katalogen …
Laster katalogen …
En kompakt multimodal modell med åpne vekter fra Google DeepMind, med 128k token kontekstvindu og valgfri innebygd resonnering.
Oversikt. Gemma 4 E2B er en instruksjonsjustert modell med åpne vekter fra Google DeepMind, utgitt under Apache 2.0-lisensen. Den har totalt 5,1 milliarder parametere, hvorav 2,3 milliarder effektive parametere utfører beregningen. Modellen tar tekst og bilder som inndata med et kontekstvindu på 128k token. Utviklere velger denne når de trenger en kompakt multimodal modell som også kan resonnere før den svarer.
Viktigste styrker. Det finnes ennå ingen resultater fra referansetester for denne varianten i katalogen, så denne delen gir ingen garantier om kvalitet. Modellens styrke ligger i strukturen: et kompakt fotavtrykk med 2,3 milliarder effektive parametere, et kontekstvindu på 128k token og innebygd resonnering som du kan slå på eller av med en bryter for tenking.
Når du bør bruke den. Bruk denne modellen når du trenger bildeforståelse sammen med tekst i en liten og tett modell, eller når et langt dokument eller en sesjon med mange runder må få plass i én enkelt forespørsel på opptil 128k token. Slå på bryteren for tenking for spørsmål med mange steg der det er viktigere å gå gjennom problemet enn å få et direkte svar. La den være av for enkle og direkte oppgaver.
Begrensninger. Modellen gir kun tekst som utdata, og denne oppføringen inneholder ennå ikke resultater fra referansetester. Du bør derfor teste den mot dine egne arbeidsoppgaver før du stoler på den. Treningsdataene slutter i januar 2025. Modellskaperen oppgir lyd som inndata, og modellkortet hos Amazon Bedrock fører også opp lyd som en inndatamodalitet i Responses-APIet.
Suverenitetsnotat. Vektene er lisensiert under Apache 2.0. Gjennom Stav betjenes den av Amazon Bedrock i AWS European Sovereign Cloud, i regionen eusc-de-east-1 i Tyskland, uten inferens på tvers av regioner. Stavs konto er satt til ingen datalagring, og tillegget for AWS European Sovereign Cloud forbyr bruk av kundedata til annet enn å levere tjenesten. Operatøren er et datterselskap av et amerikansk selskap, så amerikansk lovgivning om tilgang (CLOUD Act) kan gjelde for den.
| Inferensleverandør | Suverenitet | Kjører i | Inn / ut per 1M | Status | Lås |
|---|---|---|---|---|---|
| L0 | 0,05 / 0,09€ | Aktiv |
17 bruksområder klassifisert av kuratoren. Notatet forklarer hvorfor.
Innebygd støtte for verktøykall er direkte rettet mot arbeidsflyter i applikasjoner med funksjonskall, selv om ingen referansetester for pålitelighet eller spesifikasjoner for kontekstvindu er tilgjengelig.
Støtte for utvidet resonnering passer godt til analyse av symptomer, logger og mulige årsaker, men ingen referansetester for feilsøking eller data om kontekstvindu er dokumentert.
Den instruksjusterte varianten er generelt egnet for tekstklassifisering og kan bruke verktøy for videre handlinger, men ingen skårer for klassifisering er dokumentert.
Den instruksjusterte modellen kan forklare kode og resonnere rundt virkemåte, der utvidet resonnering gir ytterligere analyse; ingen referansetester for kodekvalitet er dokumentert.
En instruksjustert språkmodell med utvidet resonnering kan hjelpe med kodegenerering, men ingen referansetester for koding eller antall parametere er tilgjengelig.
Utvidet resonnering er relevant for å spore feil og vurdere endringer i flere deler, selv om kapasiteten for kontekstvindu på repositorium-nivå og referansetester for kode ikke er oppgitt.
Innhentede tall, ikke våre egne evalueringer. Persentilene er mot hele Stav-katalogen.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "google/gemma-4-e2b-it",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level – nivået forespørselen ble betjent på