Google: Gemma 4 26B A4B

Суть

Инструктивно настроенная модель Google DeepMind из семейства Gemma 4. Вариант построен на архитектуре Mixture of Experts: при генерации задействуются выбранные эксперты, что помогает сочетать возможности крупной модели с эффективностью вывода. Модель ориентирована не только на диалог, но и на сложные рассуждения и агентные процессы.

Сильные стороны

Модель подходит для многошаговых задач, следования инструкциям, генерации и анализа кода. Поддерживаются вызов функций, структурированный вывод в JSON и системные инструкции — эти возможности полезны при создании приложений, которые передают модели задачи и используют внешние инструменты. Для визуальных запросов доступны понимание изображений, включая распознавание текста и разбор документов, а также анализ видео.

Контекст и модальности

Контекстное окно — 262144 токена. На вход принимает текст, изображения и видео; генерирует текст. Видео анализируется через последовательность кадров. Генерация изображений и аудио, а также обработка аудиовхода для этой модели не заявлены в данных каталога.

Типовые сценарии

Подходит для помощников по программированию, анализа длинных документов и репозиториев, извлечения информации из изображений, разбора графиков и визуальных материалов, а также для агентных приложений с вызовом функций. Её можно применять в локальных рабочих процессах и серверных сервисах — конкретная скорость зависит от оборудования и конфигурации.

Ограничения

Модель выдаёт текст, поэтому не предназначена для непосредственной генерации изображений или видео. Видеовход обрабатывается как кадры, а не как отдельный видеовыход. Поддержка вызова функций позволяет оформить взаимодействие с инструментами, но сама по себе не предоставляет доступ к API или внешним сервисам: их подключает приложение.

Отличие от соседей по семейству

В семействе Gemma 4 этот вариант использует MoE-архитектуру и ориентирован на сочетание рассуждений и эффективности вывода. В отличие от плотной старшей модели семейства, которая нацелена на максимальное качество, MoE-вариант делает акцент на более экономичной активации модели. Компактные версии семейства, в свою очередь, рассчитаны на устройства с более ограниченными ресурсами.