Google: Gemma 3 4B google/gemma-3-4b-it

Модель Google: Gemma 3 4B от Google (семейство gemma-3) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
DeepMind + Google Brain — фронтир мультимодальности и длинного контекста.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

4 ₽

за 1 млн входных токенов

8 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2024-08

база знаний до

Что такое Google: Gemma 3 4B

Компактная мультимодальная модель для команд, которым нужна поддержка изображений и длинного контекста при минимальных вычислительных затратах.

Gemma 3 4B — компактная мультимодальная модель от Google из семейства Gemma 3, способная работать как с текстом, так и с изображениями. При относительно небольшом размере она поддерживает контекстное окно до 128 тысяч токенов, понимает более 140 языков и демонстрирует заметные улучшения в математике, логическом рассуждении и диалоговых задачах по сравнению с предыдущими версиями семейства.

Модель распространяется как open-source, что делает её привлекательной для команд, которым важен контроль над инфраструктурой или возможность локального развёртывания. Поддержка vision позволяет анализировать изображения в связке с текстовыми запросами — это открывает применение в задачах визуального понимания без необходимости использовать тяжёлые модели. Для 4B-класса соотношение возможностей и вычислительных требований выглядит разумно.

Модели семейства Gemma 3 ориентированы на широкий спектр языков и задач, при этом 4B-вариант оптимален там, где важна скорость отклика и экономия ресурсов, а не максимальная глубина рассуждений.

Когда брать эту модель

✓ Мультиязычные чат-боты и ассистенты с поддержкой 140+ языков
✓ Анализ изображений и визуальное понимание в продуктовых задачах
✓ Локальное или edge-развёртывание с ограниченными вычислительными ресурсами
✓ Задачи с длинным контекстом: обработка документов, суммаризация больших текстов
✓ Прототипирование и исследования благодаря open-source-лицензии

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй приложенный скриншот интерфейса мобильного приложения и опиши основные UX-проблемы, которые могут мешать пользователю выполнить целевое действие.

Использование Google: Gemma 3 4B через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemma-3-4b-it",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemma-3-4b-it",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "google/gemma-3-4b-it",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);