Google · pașaport de model
Gemma 4 26b A4b
gemma-4-26b-a4b- Ponderi deschise
- Licență Apache 2.0
- 26.5B parametri
- Lansat 2026-03-12(repo HF creat)
- General · LMArena
- 1,438#90 din 396
- Cea mai bună percentilă
- 86.7IFBench (Artificial Analysis)
- Poziția în cohortă
- 63.4mediană 57.2
Ce spun datele
Evaluat pe 8 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Cele mai puternice axe
- 86.7 pct — IFBench (Artificial Analysis) (72.4%)
Neuniform: 59,4 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 86.7 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 27.3 pct pe WebDev Arena.
- IFBench (Artificial Analysis)86.7 pct72.4%Verifică →
- Urmarea instrucțiunilor81.6 pct1,437Verifică →
- Prompturi dificile78.5 pct1,461Verifică →
- General77.5 pct1,438Verifică →
- Programare75.7 pct1,483Verifică →
- Vision Arena63.3 pct1,242Verifică →
- Factuality Arena57 pct1,444Verifică →
- WebDev Arena27.3 pct1,359Verifică →
- Search ArenaNeevaluat
- Document ArenaNeevaluat
- Agent ArenaNeevaluat
- GPQA DiamondNeevaluat
- AIME (matematică)Neevaluat
- FrontierMathNeevaluat
- SimpleQA VerifiedNeevaluat
- ARC-AGI-2Neevaluat
- Humanity's Last ExamNeevaluat
- SimpleBenchNeevaluat
- LiveBenchNeevaluat
- BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
- SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
- Terminal-Bench 4.0Neevaluat
- MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
- LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
- SWE-bench VerifiedNeevaluat
- Terminal-BenchNeevaluat
Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.
Cum îl rulezi
Rulează-l singur
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "google/gemma-4-26B-A4B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)Ollama
Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →
Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →
Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.
gemma-4-26b-a4b stands at 63.4 (raw mean 68.5) — measured on 8 of 27 axes.
gemma-4-26b-a4b stands at 63.4 versus a cohort median of 57.2 across 101 models released within 180 days — above the peer median.
gemma-4-26b-a4b scores at percentile 86.7 on IFBench (Artificial Analysis).
gemma-4-26b-a4b ranks between #78 and #251 across 6 built-in weightings — best under "Conversație pe primul loc", worst under "Axat pe programare".
Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →