Google: Gemma 4 26B A4B (free)
google/gemma-4-26b-a4b-it:free
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Gemma 4 26B A4B IT es el modelo Mixture-of-Experts ajustado por instrucciones de Google, listado en OpenRouter como un endpoint gratuito. La ficha del modelo describe 25.2B de parámetros totales con unos 3.8B activos por token, entrada de texto e imagen para esta variante (el catálogo también lista vídeo), salida de texto, una ventana de contexto de 256K tokens, llamadas a funciones nativas y un modo de razonamiento opcional que el catálogo indica desactivado por defecto. La afirmación del proveedor sobre velocidad de inferencia cercana a un modelo de 4B es declarada por la fuente, no verificada de forma independiente, y los datos de índices del catálogo sugieren un rendimiento agéntico medido limitado.[1][2]
Puntos fuertes
- El diseño Mixture-of-Experts activa solo una fracción pequeña de sus 25.2B de parámetros por token, lo que según el proveedor permite velocidades de inferencia cercanas a las de un modelo de 4B.[1][2]
- Amplia ventana de contexto de 256K tokens combinada con comprensión de imágenes, como análisis de documentos, OCR y procesamiento de imágenes a resolución variable.[1][2]
- Llamadas a herramientas y funciones de forma nativa, además de un modo de razonamiento configurable, expuestos mediante los parámetros admitidos del endpoint y los controles de la plantilla de chat.[1][2]
Limitaciones
- Los datos de índices reportados por el catálogo indican resultados medidos débiles en tareas agénticas, y la propia tabla del proveedor muestra que esta variante queda por debajo del modelo denso de 31B en recuperación de agujas en contexto largo.[1][2]
- No se documenta entrada de audio para esta variante, y las fuentes difieren sobre el vídeo: el catálogo lo lista como entrada mientras que la tabla de variantes de la ficha solo menciona texto e imagen.[1][2]
- La evidencia se limita a una entrada de catálogo más documentación del proveedor; el razonamiento está desactivado por defecto en el endpoint, el corte de conocimiento no está especificado y el comportamiento real debe validarse en las cargas de trabajo propias.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Prototipado de preguntas y respuestas sobre documentos e imágenes de contexto largo o flujos de OCR sin coste listado en el endpoint gratuito.[1][2]
- Asistencia de programación y flujos de asistentes que usan herramientas, donde resultan útiles un modo de razonamiento opcional y las llamadas a funciones.[1][2]
- Aplicaciones de chat multilingües, aprovechando el soporte reportado en más de 35 idiomas y el preentrenamiento en más de 140.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Google: Gemma 4 26B A4B (free)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Google: Gemma 4 26B A4B (free)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Gemma 4 26B A4B IT is an instruction-tuned Mixture-of-Experts (MoE) model from Google DeepMind. Despite 25.2B total parameters, only 3.8B activate per token during inference — delivering near-31B quality at...
Especificaciones
- ID del modelo
- google/gemma-4-26b-a4b-it:free
- ID canónico
- google/gemma-4-26b-a4b-it-20260403
- Creador
- Añadido a OpenRouter
- 03.04.2026
- Longitud de contexto
- 262,144
- Modalidad
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- image, text, video
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0 / salida $0
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | CC — por debajo de la franja B | — |
| Agentes | CC — por debajo de la franja B | parámetros: tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 39.3 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 2.9 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 262,144 | $0 | $0 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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