Gemma 4 26B A4B IT
Réseau Neuronal
Gemma 4 26B A4B IT est un modèle MoE instructif de Google DeepMind : connectez l'API Gemma 4 pour vos tâches textuelles.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 262 144 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 32 768 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Comment ça marche Gemma 4 26B A4B IT?
Gemma 4 26B A4B IT est un modèle instructif de Google DeepMind basé sur l'architecture Mixture-of-Experts : sur 25,2 milliards de paramètres, seuls 3,8 milliards sont activés par jeton, ce qui lui permet d'atteindre une qualité proche des modèles denses de 31 milliards de paramètres tout en restant économe en calcul. Le réglage instructif signifie que le modèle est optimisé pour l'exécution de tâches et le dialogue, et non pour la simple complétion de texte. Sur BotHub, il fonctionne sans VPN ni carte étrangère, avec un paiement en roubles par carte russe et à l'usage, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre : comparez les réponses et passez à un autre réseau neuronal sans réécrire l'intégration, grâce à une API unique compatible avec OpenAI. Les échanges sont chiffrés via AES-GCM, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour résumer de longues conversations, rédiger des brouillons d'e-mails ou de descriptions de produits, traiter des lots de requêtes via API, créer un prototype d'assistant ou tester une hypothèse sur un modèle léger avant de passer à un modèle plus lourd.Questions fréquentes sur Gemma 4 26B A4B IT
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle textuel de Google prenant en charge le raisonnement, l'appel d'outils et l'acceptation d'images et de documents. Adapté à l'écriture et au refactoring de code, au débogage, à l'analyse de documents volumineux, aux tâches STEM et au travail sur des documents longs avec un contexte allant jusqu'à 262 144 jetons.
La limite de sortie est de 32 768 jetons par réponse. Cela suffit pour un article volumineux, une analyse détaillée de code, un grand module ou un rapport structuré. Si le contenu est plus long, divisez la tâche en plusieurs parties et poursuivez la génération dans la même conversation.
Oui, le mode de raisonnement est pris en charge : le modèle décompose la tâche étape par étape avant de fournir un résultat. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, analyse de données et débogage de code, où la séquence des conclusions intermédiaires est plus importante qu'une réponse rapide.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Il est facile à intégrer dans des agents, des chatbots et des pipelines via l'API BotHub compatible OpenAI : il n'est pas nécessaire de modifier le schéma d'intégration, il suffit d'indiquer un autre identifiant de modèle.
Le modèle accepte en entrée du texte, des images et des documents : vous pouvez demander d'analyser un schéma, une capture d'écran d'interface, un tableau ou un PDF. La prise en charge de l'audio et de la vidéo n'est pas indiquée dans nos données, pour ces formats, veuillez choisir un modèle spécialisé dans la même fenêtre BotHub.
Le modèle appartient à la famille multilingue Gemma, il est donc conseillé de le tester sur vos prompts réels pour les tâches en russe. Sur BotHub, c'est peu coûteux : le paiement se fait à l'usage par jeton, et vous pouvez passer à un autre modèle si nécessaire sans changer d'intégration.