Gemma 4 26B-A4B Instruct
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.
- Open Weights
- Workstation
- VSPK
- Text
- Vision
- Instruction-Tuned
- Interactive
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
- 74.21
- Routine
- 45.81
- Reasoning
- 28.4
- LLM Judge Avg
- 3.78 / 5
- 100 Coverage
- Avg Task Duration
- 21.17s
- Interactive
- Token Rate
- 48.82tok/s
- Output Rate
- P95 Latency
- 50.42s
- Top 5 %
- Total Tokens
- 48400
- Output Volume
- Cost per 1K
- $0
- USD / 1K Requests
- Benchmark Cost
- $0
- Total · 48400 tok
Benchmark-Module
10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter
Token-Effizienz & Latenz
Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian