Gemma 4 26B A4B
8770°
Google | 262,144 令牌上下文 | 输入 $0.09/千，输出 $0.30/千。Gemma 4 26B A4B IT 是谷歌 DeepMind 的指令调优专家混合（MoE）模型。尽管总参数为252亿，推理时每个令牌仅激活38亿参数——以极低计算成本实现接近31亿参数的质量。支持多模态输入，包括文本、图像和视频（最长60秒，1fps）。具备256K令牌上下文窗口、原生函数调用、可配置思考/推理模式和结构化输出支持。采用 Apache 2.0 许可发布。
本模型的指南
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
Gemma 4 26B A4B 是 Google DeepMind 的指令调优混合专家模型，每标记仅激活 38 亿参数（总 252 亿），实现接近 310 亿级别的输出质量，计算成本大幅降低。支持文本、图像和最长 60 秒视频输入，拥有 256K 标记上下文窗口和可配置推理模式。Apache 2.0 许可使其成为想要可运行且可修改多模态模型的严肃选择。
以……著称
- MoE 效率：每标记激活 38 亿参数，接近 310 亿质量
- 多模态：支持文本、图像和最长 60 秒视频
- 256K 标记上下文窗口，适合长文档处理
- 原生函数调用和结构化输出，适合代理流水线
- Apache 2.0 许可——可使用、修改并商业部署
注意
- 视频输入限制为 1fps 和 60 秒，不要期望丰富的时间理解。
- 此版本不支持音频，音频仅在 E2B、E4B 和 12B 版本支持。
- 总参数 252 亿，尽管有 MoE 节省，本地部署仍需高性能机器。
推荐尝试的提示词
调试复杂异步错误
这里有一个 Python 异步函数，偶尔在 FastAPI 后台任务调用时抛出 RuntimeError：“事件循环已关闭”。请详细分析原因，然后重写函数使其在该上下文安全调用。展示修正代码并解释每处修改。
调度推理谜题
五名工程师需各审查七个拉取请求中的两个。无工程师审查自己提交。PR3 和 PR7 必须由未审查过 PR1、2 或 4 的工程师审查。分配审查者并逐步展示推理过程。
分析附图
附上一张仪表盘、图表或界面截图。请描述所有数据点和视觉元素，识别异常或趋势，并提出一项具体改进建议，使其一目了然。
与……比较
- Gemini 3.8 Flash仅限API模型1,048,576 令牌上下文 · $0.83/M 输入，$4.12/M 输出
- Gemini 3 Flash Preview仅限API模型1,048,576 令牌上下文 · $0.50/M 输入，$3.00/M 输出
- Gemini 2.5 Flash Lite仅限API模型1,048,576 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.40/M 输出
- Gemini 3.1 Flash Lite仅限API模型1,048,576 令牌上下文 · $0.25/M 输入，$1.50/M 输出
来自 google 的更多文本模型
常见问题
- 我能本地运行 Gemma 4 26B A4B 吗？
- 可以——权重在 Apache 2.0 许可下开放，Hugging Face 上的 google/gemma-4-26B-A4B-it 可下载使用，但 252 亿总参数量需要高性能机器。
- API 费用和上下文窗口多大？
- 输入每百万标记 0.09 美元，输出每百万标记 0.30 美元，256K 标记上下文窗口。
- 26B A4B 与 Gemma 4 家族中的 31B Dense 有何区别？
- 26B A4B 是混合专家模型，每标记仅激活 38 亿参数，运行成本低于 31B Dense，且目标输出质量相近；31B Dense 每次激活全部参数且不支持视频输入。
船长评语罕见的组合：开放权重、真正多模态能力和 MoE 效率，推理成本合理。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #46 Hottest Text / LLM model · #46 Hottest Text / LLM text model
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Gemma 4 26B A4B 热度趋势
自3 Apr 2026以来的热度分数
热度评分
8,770°
本周
▲
53.5%
8,713° 当时，8,770° 现在
本月
▲
607%
8,512° 当时，8,770° 现在
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。
+1,489°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了919,242,238,645个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计91,924次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+281°
采用率
每天大约 5,610 次下载，基于两次来源读取间的测量，不是用历史平均估算。下载速度权重是下载项的四分之一，这样能反映新热度，但不会让一天的峰值超过多年累计。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 8,770°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共91,924个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。+1,489°8,489°累计总数
- 3增加采用率。现在大约每天5,610次下载，基于两次读数的差值，权重是四分之一。+281°8,770°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。8,770°
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。
Gemma 4 26B A4B 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153