Google: Gemma 3n 4B google/gemma-3n-e4b-it

Модель Google: Gemma 3n 4B от Google (семейство gemma-3n) 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

33K

контекст, токенов

6 ₽

за 1 млн входных токенов

12 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2024-08

база знаний до

Что такое Google: Gemma 3n 4B

Лёгкие NLP-задачи на edge-устройствах и в сценариях с требованиями к приватности данных.

Gemma 3n E4B-it — компактная модель из семейства Gemma 3n от Google, спроектированная специально для работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов: мобильных устройств, ноутбуков и планшетов. Архитектура модели оптимизирована под эффективное локальное выполнение, что делает её интересным вариантом для edge-сценариев, где облачный инференс нежелателен или недоступен.

Согласно описанию от Google, модель поддерживает мультимодальные входные данные — текст, изображения и аудио, — хотя в текущей конфигурации API доступны только текстовые входы и выходы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов, что достаточно для большинства прикладных задач. Модель является open-source и доступна для локального развёртывания, что открывает возможности для тонкой настройки и интеграции в собственную инфраструктуру без зависимости от внешних API.

Семейство Gemma 3n ориентировано на баланс между производительностью и эффективностью: модели этой линейки демонстрируют достойное качество для своего класса, но уступают более крупным облачным моделям в сложных задачах рассуждения и генерации длинных структурированных текстов. Оптимальна там, где важны скорость, приватность данных и минимальные требования к железу.

Когда брать эту модель

✓ Edge- и on-device приложения с ограниченными вычислительными ресурсами
✓ Мобильные и десктопные приложения, где важна приватность и локальный инференс
✓ Классификация текстов, извлечение сущностей, суммаризация коротких документов
✓ Прототипирование и разработка без зависимости от облачных API
✓ Встраивание в IoT- и edge-устройства с поддержкой локальных моделей

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй этот отзыв пользователя и классифицируй его тональность (позитивная/негативная/нейтральная), выдели ключевые жалобы или похвалы и предложи краткий ответ от лица службы поддержки.

Использование Google: Gemma 3n 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-3n-e4b-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-3n-e4b-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-3n-e4b-it",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);