Gemma 4 26B A4B
8770°
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Google | contexto de 262,144 tokens | $0.09/M entrada, $0.30/M salida. Gemma 4 26B A4B IT es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) ajustado por instrucciones de Google DeepMind. A pesar de tener 25.2B parámetros totales, solo activa 3.8B por token durante la inferencia — ofreciendo calidad cercana a 31B a una fracción del costo computacional. Soporta entrada multimodal incluyendo texto, imágenes y video (hasta 60s a 1fps). Cuenta con una ventana de contexto de 256K tokens, llamadas a funciones nativas, modo de pensamiento/razonamiento configurable y soporte para salida estructurada. Lanzado bajo Apache 2.0.
Guías para este modelo
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Gemma 4 26B A4B es el modelo Mixture-of-Experts afinado por instrucciones de Google DeepMind que activa solo 3.8 mil millones de sus 25.2 mil millones de parámetros por token, por lo que obtienes una salida cercana a la clase de 31 mil millones a una fracción del costo computacional. Maneja texto, imágenes y video de hasta 60 segundos, con una ventana de contexto de 256K tokens y un modo de razonamiento configurable. Los pesos bajo licencia Apache 2.0 lo convierten en una opción seria para quien quiera un modelo multimodal capaz que realmente pueda ejecutar y modificar.
Conocido por
- Eficiencia MoE: 3.8B parámetros activos por token, calidad cercana a 31B
- Multimodal: acepta texto, imágenes y video de hasta 60 segundos
- Ventana de contexto de 256K tokens para trabajo con documentos largos
- Llamadas nativas a funciones y salida estructurada para pipelines agentes
- Licencia Apache 2.0 — úsalo, modifícalo y despliega comercialmente
Cuidado con
- La entrada de video está limitada a 1fps y 60 segundos; no esperes comprensión temporal rica.
- El audio no está soportado en este tamaño — solo en las variantes E2B, E4B y 12B.
- Con 25.2B parámetros totales, el despliegue local requiere una máquina bien equipada a pesar del ahorro MoE.
Prompts para probar
Depurar un error async complicado
Aquí hay una función async en Python que ocasionalmente lanza un RuntimeError: 'Event loop is closed' cuando se llama desde una tarea en segundo plano de FastAPI. Explica exactamente por qué sucede esto, luego reescribe la función para que sea segura en ese contexto. Muestra el código corregido y explica cada cambio.
Razonar sobre un puzzle de programación de horarios
Cinco ingenieros deben revisar cada uno dos de siete pull requests. Ningún ingeniero revisa su propio PR. Los PRs 3 y 7 deben ser revisados por ingenieros que no hayan revisado ninguno de los PRs 1, 2 o 4. Asigna revisores a los siete PRs cumpliendo estas restricciones y muestra tu razonamiento paso a paso.
Analizar una imagen adjunta
Adjunta una captura de pantalla de un panel, gráfico o interfaz. Luego pregunta: Describe cada punto de datos y elemento visual que ves, identifica anomalías o tendencias y sugiere un cambio concreto que facilite la lectura rápida.
Comparar con
- Gemini 3.8 FlashModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.83/M entrada, $4.12/M salida
- Gemini 3 Flash PreviewModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.50/M entrada, $3.00/M salida
- Gemini 2.5 Flash LiteModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.10/M entrada, $0.40/M salida
- Gemini 3.1 Flash LiteModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.25/M entrada, $1.50/M salida
Más modelos de texto de google
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Gemma 4 26B A4B localmente?
- Sí — los pesos son abiertos bajo Apache 2.0 y están disponibles en Hugging Face en google/gemma-4-26B-A4B-it, por lo que puedes descargarlos y ejecutarlos tú mismo, aunque el conteo total de 25.2B parámetros requiere una máquina capaz.
- ¿Cuánto cuesta vía API y qué longitud tiene la ventana de contexto?
- El precio es $0.09 por millón de tokens de entrada y $0.30 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 256K tokens.
- ¿En qué se diferencia el 26B A4B del 31B Dense en la familia Gemma 4?
- El 26B A4B es un modelo Mixture-of-Experts que activa solo 3.8B parámetros por token, haciéndolo más barato que el 31B Dense mientras apunta a calidad de salida similar; el 31B Dense activa todos sus parámetros cada vez y no soporta entrada de video.
Veredicto del capitánUna combinación rara: pesos abiertos, capacidad multimodal genuina y eficiencia MoE que mantiene honestos los costos de inferencia.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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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Tendencia de popularidad de Gemma 4 26B A4B
Puntuación de calor desde 3 Apr 2026
Puntuación de popularidad
8,770°
Esta semana
▲
53.5%
8,713° entonces, 8,770° ahora
Este mes
▲
607%
8,512° entonces, 8,770° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,489°
Tokens de OpenRouter
919,242,238,645 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 91,924 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+281°
Tasa de adopción
Unos 5,610 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,770°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.91,924 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,489°8,489°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 5,610 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+281°8,770°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.8,770°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
Gemma 4 26B A4B es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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