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AITier

Gemma 4 E2B (Non-reasoning)

GoogleGemma

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
—
Longueur du contexte
—
Modalités
—

Radar de capacités

6
general
20
coding
40
reasoning
26
scienceest.
30
agents
40
multimodal

Science utilise un proxy de raisonnement lorsque les benchmarks scientifiques dédiés ne sont pas disponibles.

Classements

Domaine#RangScoreSource
Classement codage432
12.0
AA
Classement général460
18.0
AA
Science407
25.0
AA

Scores de benchmarks (LLM Stats)

Agents

t2-bench29.4%Aut.

Biology

GPQA43.4%Aut.

Finance

MMLU-Pro60.0%Aut.

General

MMMLU67.4%Aut.
MMMU-Pro44.2%Aut.
LiveCodeBench v644.0%Aut.
BIG-Bench Extra Hard21.9%Aut.
MRCR v219.1%Aut.

Healthcare

MedXpertQA23.5%Aut.

Math

MathVision52.4%Aut.
AIME 202637.5%Aut.

Indices d'évaluation AA

Intelligence Index
6.4
Gpqa
0.4
Ifbench
0.3
Tau2
0.2
Scicode
0.2
Lcr
0.1
Hle
0.0
Terminalbench Hard
0.0

Scores par catégorie LLM Stats

Legal
60
Finance
60
Language
50
Math
50
Multimodal
40
Physics
40
Reasoning
40
General
40
Healthcare
40
Biology
40
Chemistry
40
Vision
40
Agents
30
Tool Calling
30
Long Context
20

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

Aucune donnée de fournisseur disponible

Sources externes

Artificial Analysis