Gemma 3n E4B Instruct
GoogleGemmaオープンウエイトGemma · 商用利用可
説明
Gemma 3n is a generative AI model optimized for use in everyday devices, such as phones, laptops, and tablets. It features innovations like Per-Layer Embedding (PLE) parameter caching and a MatFormer model architecture for reduced compute and memory. These models handle audio, text, and visual data, though this E4B preview currently supports text and vision input. Gemma is a family of lightweight, state-of-the-art open models from Google, built from the same research and technology used to create the Gemini models, and is licensed for responsible commercial use.
リリース日
2025-06-26
パラメータ
1.9B
コンテキスト長
—
モダリティ
image, text
能力レーダー
18
general
8
coding
25
reasoning
22
science
20
agents
80
multimodal
ランキング
| ドメイン | #順位 | スコア | ソース |
|---|---|---|---|
| コーディングランキング | 610 | 5.0 | AA |
| 総合ランキング | 608 | 17.0 | AA |
| 科学 | 617 | 15.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Code
Codegolf v2.2
16.8%自己申告
General
TriviaQA
70.2%自己申告
MMLU
64.9%自己申告
Global-MMLU-Lite
64.5%自己申告
Global-MMLU
60.3%自己申告
Include
57.2%自己申告
OpenAI MMLU
35.6%自己申告
Language
BoolQ
81.6%自己申告
MMLU-Pro
50.6%自己申告
WMT24++
50.1%自己申告
MMLU-ProX
19.9%自己申告
ECLeKTic
1.9%自己申告
Math
MGSM
60.7%自己申告
HiddenMath
37.7%自己申告
AIME 2025
11.6%自己申告
Reasoning
ARC-E
81.6%自己申告
PIQA
81.0%自己申告
HellaSwagAI2 (2019)
78.6%自己申告
HumanEvalOpenAI (2021)
75.0%自己申告
Winogrande
71.7%自己申告
MBPP
0.64 / 100自己申告
ARC-C
61.6%自己申告
DROP
60.8%自己申告
BIG-Bench Hard
52.9%自己申告
Social IQa
50.0%自己申告
LiveCodeBench v5
25.7%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
23.7%自己申告
Natural Questions
20.9%自己申告
LiveCodeBench
13.2%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))77.1
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))48.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))29.6
Ifbench(Google Research (2023))27.9
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))14.6
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))14.3
Math Index(Artificial Analysis)14.3
Aime(MAA (Mathematical Association of America))13.7
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))5.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)4.8
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))4.5
Coding Index(Artificial Analysis)3.2
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))2.3
Terminalbench V2 10.7
Tau Banking0.2
Lcr(Artificial Analysis)0.0
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Language50
Legal50
Physics50
Psychology50
Reasoning50
Finance50
General50
Healthcare50
Creativity50
Math40
Code40
Search20
Biology20
Chemistry20
価格設定
入力価格無料
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速度
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