Gemma 4 26B A4B IT
Red Neuronal
Gemma 4 26B A4B IT: modelo MoE instructivo de Google DeepMind. Conecte la API de Gemma 4 para tareas de texto.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 262 144 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 32 768 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
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 3,8 mil millones se activan por token, por lo que su calidad se acerca a modelos densos de unos 31 mil millones de parámetros, siendo eficiente en cómputo. El ajuste instructivo significa que el modelo está diseñado para tareas y diálogos, no solo para completar texto. En BotHub, funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos y por uso de tokens, sin suscripción. En una misma ventana, tiene más de 250 modelos: compare respuestas y cambie de red neuronal sin reescribir la integración, ya que la API es unificada y compatible con OpenAI. Los chats están cifrados con AES-GCM, y las empresas disponen de contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Útil para resumir correspondencia larga, redactar borradores de correos o descripciones de productos, procesar lotes de solicitudes vía API, crear prototipos de asistentes o probar hipótesis antes de usar modelos más pesados.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 soporte para razonamiento, llamada a herramientas y recepción de imágenes y documentos. Adecuado para escribir y refactorizar código, depuración, análisis de materiales extensos, tareas STEM y trabajo con documentos largos en un contexto de hasta 262144 tokens.
El límite de salida es de hasta 32768 tokens por respuesta. Suficiente para un artículo extenso, análisis detallado de código, un módulo grande o un informe estructurado. Si el material es más largo, divida la tarea en partes y continúe la generación en el mismo diálogo.
Sí, se admite el modo de razonamiento: el modelo desglosa la tarea paso a paso antes de dar el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de datos y depuración de código, donde la secuencia de conclusiones intermedias es más importante que una respuesta rápida.
Sí, el modelo admite 'function calling' y salida estructurada en JSON. Es fácil de integrar en agentes, chatbots y pipelines a través de la API unificada compatible con OpenAI de BotHub: no es necesario cambiar el esquema de integración, basta con especificar otro identificador de modelo.
Se aceptan texto, imágenes y documentos: puede pedir que analice un esquema, captura de pantalla, tabla o PDF. No se indica soporte para audio y video en nuestros datos, por lo que para esos formatos elija un modelo especializado en la misma ventana de BotHub.
El modelo pertenece a la familia multilingüe Gemma, por lo que para tareas en ruso vale la pena probarlo con sus prompts reales. En BotHub es económico: se paga por uso de tokens y, si es necesario, puede cambiar a otro modelo sin modificar la integración.