Gemma 4 26B-A4B Instruct (thinking on)

Google DeepMind unterscheidet Gemma 4 26B-A4B Instruct bewusst von früheren Gemma-Generationen: unter echter Apache-2.0-Lizenz, also ohne restriktive Gemma-Nutzungsbedingungen. Das Open-Weight-MoE aktiviert pro Token nur etwa 3,8 von 25,2 Milliarden Parametern und unterstützt Multi-Token-Prediction für schnelleres Decoding. Multimodalität für Text und Bild, 262.144 Tokens Kontext, natives Function-Calling und konfigurierbarer Thinking-Modus runden das Profil ab.

Google Version 4-26B-A4B-Instruct Kommerzielle Nutzung erlaubt MoE 25.2 B (3.8 B aktiv) 262 K Context 02/2026 local getestet

  • Open Weights
  • Workstation
  • VSPK
  • Text
  • Vision
  • Instruction-Tuned
  • Batch

Sovereign Risk: MEDIUM Google DeepMind ist ein US-Unternehmen, daher besteht bei Cloud-/API-Nutzung (z.B. Google Cloud, OpenRouter) US-CLOUD-Act-Exposition. Gemma 4 wurde im Gegensatz zu älteren Gemma-Generationen unter echter Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht (keine Gemma Terms of Use mehr), was Fine-Tuning und kommerzielle Nutzung ohne Auflagen erlaubt. Bei rein lokalem Betrieb über llama.cpp/GGUF entfällt die CLOUD-Act-Relevanz vollständig, da keine Datenübertragung an Google erfolgt. Weights sind offen auf Hugging Face verfügbar.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Silver
70.47
Routine
43.35
Reasoning
27.12

Rank #65

LLM Judge Avg
3.63
100 Coverage
Avg Task Duration
75.22
Batch
Token Rate
18.65
Output Rate
P95 Latency
116.93
Top 5 %
Total Tokens
123500
Output Volume
Cost per 1K
$0
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0
Total · 123500 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Gemma 4 26B-A4B Instruct Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 66.48
CLI Benchmark 95
Logical Reasoning 68.84
UX Writing 56.75
Documentation 68.5
Content Transform. 74.69
Cultural Intelligence 75.3
Synthesis Quality 60
Tool Execution 82.5
ToolUse Score 68.92
Benchmark Cost $0

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil