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AITier

Gemma 4 E2B (Reasoning)

GoogleGemmaオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

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.

リリース日
2026-04-02
パラメータ
5.1B
コンテキスト長
—
モダリティ
—

能力レーダー

7
general
7
coding
43
reasoning
31
science
30
agents
40
multimodal

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
エージェント能力93
36.0
LS
コーディングランキング576
10.0
AA
総合ランキング583
19.0
AA
マルチモーダルランキング122
37.0
LS
科学532
23.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

t2-bench29.4%自己申告

Healthcare

MedXpertQA23.5%自己申告

Language

MMMLU67.4%自己申告
MMLU-Pro60.0%自己申告

Long Context

MRCR v2 (8-needle)19.1%自己申告

Math

MathVision52.4%自己申告
AIME 202637.5%自己申告

Reasoning

LiveCodeBench v644.0%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)43.4%自己申告
BIG-Bench Extra Hard21.9%自己申告

Vision

MMMU-Pro44.2%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
43.3
Ifbench(Google Research (2023))
38.0
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
20.8
Lcr(Artificial Analysis)
16.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)
7.8
Coding Index(Artificial Analysis)
7.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
4.8
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
3.0
Terminalbench V2 1
0.4

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
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

価格設定

入力価格無料
出力価格無料
混合価格（3:1）無料

速度

トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s

プロバイダー価格ランキング

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外部リンク

LLM StatsArtificial Analysis