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AITier

Gemma 3 4B Instruct

GoogleGemmaओपन वेटGemma · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

Gemma 3 4B is a 4-billion-parameter vision-language model from Google, handling text and image input and generating text output. It features a 128K context window, multilingual support, and open weights. Suitable for question answering, summarization, reasoning, and image understanding tasks.

रिलीज़ तिथि
2025-03-12
पैरामीटर
4.0B
संदर्भ लंबाई
131K
मोडैलिटीज़
image, text

क्षमता रडार

14
general
6
coding
22
reasoning
17
science
17
agents
70
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग533
5.0
AA
सामान्य रैंकिंग550
14.0
AA
मल्टीमॉडल रैंकिंग70
36.0
LS
विज्ञान543
14.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)30.8%स्वयं

Code

HumanEvalOpenAI (2021)71.3%स्वयं
LiveCodeBench12.6%स्वयं

Factuality

FACTS Grounding70.1%स्वयं
SimpleQA4.0%स्वयं

Finance

MMLU-Pro43.6%स्वयं

General

IFEvalGoogle Research (2023)90.2%स्वयं
Natural2Code70.3%स्वयं
MBPP0.63 / 100स्वयं
Global-MMLU-Lite54.5%स्वयं
MMMU (val)48.8%स्वयं
BIG-Bench Extra Hard11.0%स्वयं

Image To Text

DocVQADocVQA (2020)75.8%स्वयं
VQAv2 (val)62.4%स्वयं
TextVQA57.8%स्वयं

Language

BIG-Bench Hard72.2%स्वयं
WMT24++46.8%स्वयं
ECLeKTic4.6%स्वयं

Math

GSM8k89.2%स्वयं
MATH75.6%स्वयं
MathVista-Mini50.0%स्वयं
HiddenMath43.0%स्वयं

Multimodal

AI2D74.8%स्वयं
ChartQAMasry et al. (2022)68.8%स्वयं
InfoVQA50.0%स्वयं

Reasoning

Bird-SQL (dev)36.3%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
12.7
Coding Index(Artificial Analysis)
2.7
Intelligence Index(Artificial Analysis)
1.0
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))
0.8
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.4
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.3
Ifbench(Google Research (2023))
0.3
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.1
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.1
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.1
Lcr(Artificial Analysis)
0.1
Aime(MAA (Mathematical Association of America))
0.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.0
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.0
Tau Banking
0.0
Terminalbench V2 1
0.0

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Structured Output
90
Instruction Following
90
Image To Text
70
Grounding
70
Math
60
Multimodal
60
Vision
60
Reasoning
50
General
50
Healthcare
50
Legal
40
Language
40
Factuality
40
Finance
40
Code
40
Physics
30
Biology
30
Chemistry
30

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्यमुफ्त
आउटपुट मूल्यमुफ्त
मिश्रित मूल्य (3:1)मुफ्त

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

2 प्रदाता

सबसे सस्ता: OpenRouterसबसे महंगा: Kilo Gateway
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1OpenRouterसबसे सस्ता
$0.05
$0.1
2Kilo Gateway
$0.05
$0.1

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis