Google: Gemma 4 26B A4B google/gemma-4-26b-a4b-it

Модель Google: Gemma 4 26B A4B от Google (семейство gemma-4) 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

262K

контекст, токенов

6 ₽

за 1 млн входных токенов

33 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Google: Gemma 4 26B A4B

Мультимодальные задачи с большим контекстом, где важен баланс между качеством рассуждений и стоимостью инференса.

Gemma 4 26B A4B IT — инструктивно настроенная мультимодальная модель от Google DeepMind, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). При общем объёме около 25 миллиардов параметров в процессе инференса активируется лишь порядка 3,8 миллиарда — это означает, что модель обеспечивает качество, сопоставимое с более крупными плотными моделями, при существенно меньших вычислительных затратах на каждый токен.

Модель поддерживает мультимодальный ввод: текст, изображения и видео, что делает её применимой в широком спектре задач — от анализа визуального контента до сложных текстовых рассуждений. Контекстное окно в 262 144 токена позволяет работать с объёмными документами, длинными диалогами и разветвлёнными цепочками рассуждений без потери контекста. Встроенные механизмы внутреннего рассуждения (reasoning) помогают модели справляться с многошаговыми задачами, требующими логического вывода.

Gemma 4 — открытое семейство моделей Google DeepMind, что даёт разработчикам возможность изучать веса и адаптировать модель под собственные нужды. Вариант A4B ориентирован на баланс между производительностью и эффективностью: MoE-архитектура снижает стоимость инференса по сравнению с эквивалентными по качеству плотными моделями.

Когда брать эту модель

✓ Анализ изображений и видео: извлечение информации, описание визуального контента, OCR-подобные задачи
✓ Работа с длинными документами: юридические тексты, технические спецификации, исследовательские отчёты в рамках большого контекста
✓ Многошаговые рассуждения и решение задач, требующих цепочки логических выводов
✓ Разработка и code review: анализ кода с учётом архитектурного контекста
✓ Сценарии с ограниченным бюджетом на инференс, где важна эффективность MoE-архитектуры

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй прикреплённую схему архитектуры микросервисного приложения и предложи конкретные улучшения с точки зрения отказоустойчивости и масштабируемости, объяснив логику каждой рекомендации.

Использование Google: Gemma 4 26B A4B 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-4-26b-a4b-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-4-26b-a4b-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-4-26b-a4b-it",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);