Gemma 4 E2B (Reasoning)
GoogleGemmaOpen WeightApache 2.0 · Usage Commercial
Description
Gemma 4 E2B is Google DeepMind's smallest multimodal model with 2.3 billion effective parameters (5.1B with embeddings) and a 128K context window. Supports image, text, and audio inputs. Designed for on-device and edge deployment with Per-Layer Embeddings for efficient inference.
Date de sortie
2026-04-02
Paramètres
5.1B
Longueur du contexte
—
Modalités
—
Radar de capacités
8
general
9
coding
43
reasoning
28
science
30
agents
40
multimodal
Classements
| Domaine | #Rang | Score | Source |
|---|---|---|---|
| Capacité agentique | 112 | 36.0 | LS |
| Classement codage | 494 | 11.0 | AA |
| Classement général | 499 | 21.0 | AA |
| Science | 459 | 27.0 | AA |
Scores de benchmarks (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
t2-bench
29.4%Aut.
Biology
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
43.4%Aut.
Finance
MMLU-Pro
60.0%Aut.
General
MMMLU
67.4%Aut.
MMMU-Pro
44.2%Aut.
LiveCodeBench v6
44.0%Aut.
BIG-Bench Extra Hard
21.9%Aut.
MRCR v2 (8-needle)
19.1%Aut.
Healthcare
MedXpertQA
23.5%Aut.
Math
MathVision
52.4%Aut.
AIME 2026
37.5%Aut.
Indices d'évaluation AA
(Artificial Analysis)Intelligence Index(Artificial Analysis)9.5
Coding Index(Artificial Analysis)7.2
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))0.4
Ifbench(Google Research (2023))0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))0.2
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))0.2
Lcr(Artificial Analysis)0.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))0.0
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))0.0
Terminalbench V2 10.0
Scores par catégorie LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Legal60
Finance60
Math50
Language50
Multimodal40
Physics40
Reasoning40
General40
Healthcare40
Biology40
Chemistry40
Vision40
Agents30
Tool Calling30
Long Context20
Tarification
Prix d'entréeGratuit
Prix de sortieGratuit
Prix mixte (3:1)Gratuit
Vitesse
Tokens/sec0.0
Délai du premier token0.00s
Temps de réponse0.00s
Classement des Prix par Fournisseur
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