Gemma 4 E4B (Non-reasoning)
GoogleGemmaオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可
説明
Gemma 4 E4B is Google DeepMind's compact multimodal model with 4.5 billion effective parameters (8B with embeddings) and a 128K context window. Supports image, text, and audio inputs. Features Per-Layer Embeddings for efficient on-device deployment while maintaining strong multimodal capabilities.
リリース日
2026-04-03
パラメータ
8.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
text
能力レーダー
7
general
0
coding
55
reasoning
39
science
60
agents
0
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 | 77 | 41.0 | LS |
| コーディングランキング | 524 | 19.0 | AA |
| 総合ランキング | 566 | 21.0 | AA |
| マルチモーダルランキング | 115 | 39.0 | LS |
| 科学 | 481 | 29.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
t2-bench
57.5%自己申告
Healthcare
MedXpertQA
28.7%自己申告
Language
MMMLU
76.6%自己申告
MMLU-Pro
69.4%自己申告
Long Context
MRCR v2 (8-needle)
25.4%自己申告
Math
MathVision
59.5%自己申告
AIME 2026
42.5%自己申告
Reasoning
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
58.6%自己申告
LiveCodeBench v6
52.0%自己申告
BIG-Bench Extra Hard
33.1%自己申告
Vision
MMMU-Pro
52.6%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))54.9
Ifbench(Google Research (2023))40.5
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))26.0
Lcr(Artificial Analysis)24.0
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))7.6
Intelligence Index(Artificial Analysis)7.5
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))4.8
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Legal70
Finance70
Language60
Math60
Physics60
Agents60
Biology60
Chemistry60
Tool Calling60
Multimodal50
Reasoning50
General50
Healthcare50
Vision50
Long Context30
価格設定
入力価格$0.02 / 1Mトークン
出力価格$0.1 / 1Mトークン
混合価格(3:1)$0.04 / 1Mトークン
速度
トークン/秒73.5
初トークン遅延0.29s
初回答遅延0.29s
プロバイダー価格ランキング
プロバイダー価格ランキング
2 プロバイダー
最安: DeepInfra最高: Google
プロバイダー入力出力
1DeepInfra最安
$0
$0
2Googleプライマリ
$0.02
$0.1
このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。