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

Модель Google: Gemma 4 26B A4B (free) 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

0 ₽

бесплатный тариф

возможностей

Что такое Google: Gemma 4 26B A4B (free)

Мультимодальные задачи с большим контекстом там, где важна эффективность инференса и нет бюджета на платные модели.

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

Модель поддерживает мультимодальный ввод: текст, изображения и видео, а контекстное окно в 262 144 токена открывает возможность работы с объёмными документами, длинными диалогами и сложными многошаговыми задачами. Встроенный механизм внутреннего рассуждения (reasoning) помогает справляться с задачами, требующими пошаговой логики. Модель доступна бесплатно через API.

Gemma 4 — open-source семейство от Google DeepMind, ориентированное на баланс между производительностью и эффективностью. Вариант A4B особенно интересен для сценариев, где важна скорость отклика и экономия ресурсов без заметных потерь в качестве генерации.

Когда брать эту модель

✓ Анализ изображений и видео: извлечение информации, описание визуального контента, OCR-подобные задачи
✓ Работа с длинными документами: суммаризация, поиск по большим корпусам текста благодаря контексту 262K токенов
✓ Логические и аналитические задачи, требующие пошагового рассуждения
✓ Прототипирование и эксперименты без бюджета на API-запросы (бесплатный доступ)
✓ Мультимодальные пайплайны, где нужно обрабатывать смешанный ввод текст + изображение

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй приложенный скриншот интерфейса мобильного приложения и предложи конкретные улучшения UX с точки зрения пользовательского опыта, объяснив логику каждого изменения.

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