Gemma 4 26B A4B IT
Rede Neural
Gemma 4 26B A4B IT é um modelo MoE instrucional do Google DeepMind: conecte a API Gemma 4 para tarefas de texto.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 262 144 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 32 768 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Como funciona Gemma 4 26B A4B IT?
Gemma 4 26B A4B IT é um modelo instrucional do Google DeepMind com arquitetura Mixture-of-Experts: de 25,2 bilhões de parâmetros, apenas 3,8 bilhões são ativados por token, aproximando-se da qualidade de modelos densos de cerca de 31 bilhões de parâmetros, mantendo a eficiência computacional. O ajuste instrucional significa que o modelo é otimizado para seguir instruções e dialogar, não apenas para continuar textos. No BotHub, funciona a partir de qualquer lugar, com pagamento por uso de tokens, sem assinaturas. Mais de 250 modelos estão disponíveis na mesma janela: você pode comparar respostas e alternar entre redes neurais sem reescrever a integração, pois a API é unificada e compatível com OpenAI. As comunicações são criptografadas via AES-GCM, e empresas têm acesso a contratos, faturas e painel administrativo com limites. Útil para resumir conversas longas, criar rascunhos de e-mails ou descrições de produtos, processar lotes de solicitações via API, criar protótipos de assistentes de chat ou testar hipóteses em um modelo leve antes de escalar para um mais pesado.Perguntas frequentes sobre Gemma 4 26B A4B IT
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto do Google com suporte a raciocínio, chamada de ferramentas e aceitação de imagens e documentos. Adequado para escrever e refatorar código, depuração, análise de grandes materiais, tarefas STEM e trabalho com documentos longos em um contexto de até 262.144 tokens.
O limite de saída é de até 32.768 tokens por resposta. Isso é suficiente para um artigo extenso, análise detalhada de código, um grande módulo ou um relatório estruturado. Se o material for mais longo, divida a tarefa em partes e continue a geração no mesmo diálogo.
Sim, o modo de raciocínio é suportado: o modelo analisa a tarefa passo a passo antes de fornecer o resultado. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de dados e depuração de código, onde a sequência de conclusões intermediárias é importante, e não apenas uma resposta rápida.
Sim, o modelo suporta 'function calling' e saída estruturada em JSON. É fácil integrá-lo em agentes, chatbots e pipelines através da API unificada do BotHub compatível com OpenAI: não é necessário alterar o esquema de integração, basta especificar outro identificador de modelo.
O modelo aceita texto, imagens e documentos: você pode pedir para analisar um diagrama, captura de tela de interface, tabela ou PDF. O suporte a áudio e vídeo não está indicado em nossos dados, portanto, para esses formatos, escolha um modelo especializado na mesma janela do BotHub.
O modelo pertence à família multilíngue Gemma, portanto, para tarefas em russo, vale a pena testá-lo com seus prompts reais. No BotHub, isso é acessível: o pagamento é feito por uso de tokens e, se necessário, você pode alternar para outro modelo sem alterar a integração.