Gemma 4 26B A4B IT
Red Neuronal
Gemma 4 26B A4B IT: modelo MoE instructivo de Google DeepMind para tareas de texto e integraciones vía API de Gemma 4.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 262 144 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 235 929 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones, Batch API
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Gemma 4 26B A4B IT?
Gemma 4 26B A4B IT es un modelo instructivo de Google DeepMind con arquitectura Mixture-of-Experts: de 25,2 mil millones de parámetros, solo se activan 3,8 mil millones por token, manteniendo la calidad de modelos densos de 31 mil millones con menos cómputo. El ajuste por instrucciones la hace predecible en diálogos y tareas específicas. A través de BotHub, el modelo funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras: paga en rublos solo por los tokens consumidos, sin suscripciones. Acceda a más de 250 modelos en una sola ventana para comparar respuestas fácilmente, y utilice nuestra API compatible con OpenAI para cambiar de modelo sin reescribir integraciones. Los chats están cifrados con AES-GCM, y ofrecemos contratos, facturas, EDI y panel de administración para empresas. Gemma 4 se utiliza habitualmente para asistentes y chatbots con alto flujo de solicitudes, borradores, procesamiento de textos, análisis y resumen de documentos, así como para tareas de fondo donde el coste por respuesta es clave.Preguntas frecuentes sobre Gemma 4 26B A4B IT
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Google con un contexto de 65 536 tokens. Adecuado para trabajar con código, analizar documentos e imágenes, analítica, razonamiento paso a paso e integraciones mediante llamadas a funciones. Disponible en BotHub sin VPN ni tarjetas extranjeras, pago en rublos.
El límite de salida es de hasta 235 929 tokens por respuesta, un volumen muy grande: artículos largos, análisis detallados o fragmentos de código extensos. La ventana de contexto es de 65 536 tokens, así que planifique el historial del diálogo y los adjuntos por separado.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado. El modelo puede desglosar la tarea en pasos antes de dar el resultado. Esto ayuda notablemente en lógica, matemáticas, depuración de código y análisis de documentos, donde el proceso es tan importante como el resultado.
Sí, admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Esto facilita la conexión del modelo con herramientas, bases de datos y servicios externos. En BotHub, todo funciona a través de una API compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos sí, puede enviarlos junto con el texto para analizar capturas de pantalla, esquemas o archivos. No tenemos datos sobre audio y video, por lo que para locución o procesamiento de clips, es mejor elegir un modelo especializado del catálogo de BotHub.
No tenemos datos sobre los idiomas de los prompts y respuestas, así que no podemos prometer nada; pruebe el modelo con su tarea. En BotHub paga por los tokens utilizados, que no caducan, por lo que puede comparar varios modelos tranquilamente.