Gemma 4 26B A4B’yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet — ağırlıklar Apache 2.0 altında açık ve google/gemma-4-26B-A4B-it olarak Hugging Face’de mevcut, yani indirip kendiniz çalıştırabilirsiniz; ancak 25,2 milyar toplam parametre sayısı güçlü bir makine gerektirir.

API üzerinden fiyatı nedir ve bağlam ne kadar?

Fiyatlandırma giriş token başına 0,09$ ve çıkış token başına 0,30$, bağlam penceresi 256K token.

Gemma 4 ailesinde 26B A4B ile 31B Dense arasındaki fark nedir?

26B A4B, token başına yalnızca 3,8 milyar parametreyi aktive eden bir Uzman Karışımı modeli olup, 31B Dense’den daha ucuz çalışır ve benzer çıktı kalitesini hedefler; 31B Dense her seferinde tüm parametreleri aktive eder ve video girişi desteklemez.

▲

53.5%

bu hafta

Gemma 4 26B A4B

8770°

#llm #google #görüş #video #akıl yürütme #ajanlar

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

Google | 262.144 token bağlam | Giriş başına $0,09/M, Çıkış başına $0,30/M. Gemma 4 26B A4B IT, Google DeepMind tarafından geliştirilen talimat ayarlı Uzman Karışımı (MoE) modelidir. Toplam 25,2B parametreye rağmen, çıkarım sırasında token başına sadece 3,8B aktive olur; bu da yaklaşık 31B kalitesini çok daha düşük hesaplama maliyetiyle sunar. Metin, resim ve video (1fps hızında 60 saniyeye kadar) dahil multimodal girişi destekler. 256K token bağlam penceresi, yerel fonksiyon çağrısı, yapılandırılabilir düşünme/akıl yürütme modu ve yapılandırılmış çıktı desteği özelliklerine sahiptir. Apache 2.0 lisanslıdır.

Bu model için rehberler

Ollama Nasıl Kurulur ve Yerel AI Nasıl Çalıştırılır (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): Hangi Yerel AI Uygulamasını Kullanmalı ve Her Biri Hangi Üst Modelleri Çalıştırıyor

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Ekim 2026'da bir Yapay Zeka modeli nasıl seçilir: kapalı kaynak haberleri, ardından indirilmeye değer açık ağırlıklar

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

Gemma 4 26B A4B, Google DeepMind’ın talimatla ince ayarlanmış Uzman Karışımı (MoE) modeli olup, her token için 25,2 milyar toplam parametreden yalnızca 3,8 milyarını aktif eder; böylece yaklaşık 31 milyar sınıfı çıktı kalitesiyle çok daha düşük hesaplama maliyeti sunar. Metin, görüntü ve 60 saniyeye kadar video kabul eder, 256K token bağlam penceresi ve yapılandırılabilir akıl yürütme modu vardır. Apache 2.0 lisanslı ağırlıkları, gerçekten çalıştırıp değiştirmek isteyenler için ciddi bir seçenek oluşturur.

İle tanınır

MoE verimliliği: token başına 3,8 milyar aktif parametre, yaklaşık 31 milyar kalite
Multimodal: metin, görüntü ve 60 saniyeye kadar video kabul eder
Uzun belge çalışmaları için 256K token bağlam penceresi
Ajan boru hatları için yerel fonksiyon çağrısı ve yapılandırılmış çıktı
Apache 2.0 lisansı — kullan, değiştir, ticari dağıtım yap

Dikkat et

Video girişi 1 fps ve 60 saniye ile sınırlı; zengin zamansal anlayış beklemeyin.
Ses bu boyutta desteklenmez — yalnızca E2B, E4B ve 12B varyantlarında mevcut.
25,2 milyar toplam parametre ile yerel dağıtım, MoE tasarruflarına rağmen iyi donanımlı makine gerektirir.

En iyi

Muhakeme

Görsel

Ajanlar ve araç kullanımı

Kodlama

Uzun bağlam

Denenecek istemler

Zor bir async hatasını hata ayıkla

FastAPI arka plan görevinden çağrıldığında ara sıra 'Event loop is closed' RuntimeError hatası veren bir Python async fonksiyonu var. Bunun neden olduğunu tam olarak açıklayın, sonra bu bağlamda güvenle çağrılabilecek şekilde fonksiyonu yeniden yazın. Düzeltilmiş kodu gösterin ve her değişikliği açıklayın.

Zamanlama bulmacasında akıl yürütme

Beş mühendis, yedi çekme isteğinin her birini iki kez incelemeli. Hiçbir mühendis kendi PR’sini incelememeli. PR 3 ve 7, PR 1, 2 veya 4’ü incelememiş mühendisler tarafından incelenmeli. Bu kısıtlamalara uyan şekilde tüm PR’lere inceleyici atayın ve adım adım mantığınızı gösterin.

Ekli resmi analiz et

Bir pano, grafik veya kullanıcı arayüzü ekran görüntüsü ekleyin. Sonra sorun: Görebildiğiniz her veri noktası ve görsel öğeyi tanımlayın, anormallikleri veya eğilimleri belirtin ve okunabilirliği artıracak somut bir değişiklik önerin.

İle karşılaştır

Gemini 3.8 Flash
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.83/M girdi, $4.12/M çıktı
Gemini 3 Flash Preview
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.50/M girdi, $3.00/M çıktı
Gemini 2.5 Flash Lite
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.40/M çıktı
Gemini 3.1 Flash Lite
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.25/M girdi, $1.50/M çıktı

google tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Gemma 4 26B A4B’yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet — ağırlıklar Apache 2.0 altında açık ve google/gemma-4-26B-A4B-it olarak Hugging Face’de mevcut, yani indirip kendiniz çalıştırabilirsiniz; ancak 25,2 milyar toplam parametre sayısı güçlü bir makine gerektirir.
API üzerinden fiyatı nedir ve bağlam ne kadar?: Fiyatlandırma giriş token başına 0,09$ ve çıkış token başına 0,30$, bağlam penceresi 256K token.
Gemma 4 ailesinde 26B A4B ile 31B Dense arasındaki fark nedir?: 26B A4B, token başına yalnızca 3,8 milyar parametreyi aktive eden bir Uzman Karışımı modeli olup, 31B Dense’den daha ucuz çalışır ve benzer çıktı kalitesini hedefler; 31B Dense her seferinde tüm parametreleri aktive eder ve video girişi desteklemez.

Kaptanın kararı
Nadir bir kombinasyon: açık ağırlıklar, gerçek multimodal yetenek ve çıkarım maliyetlerini makul tutan MoE verimliliği.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #46 Hottest Text / LLM model · #46 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Gemma 4 26B A4B popülerlik eğilimi

3 Apr 2026 tarihinden beri ısı puanı

Isı puanı

8,770°

Bu hafta

▲

53.5%

8,713° o zaman, 8,770° şimdi

Bu ay

▲

607%

8,512° o zaman, 8,770° şimdi

Geçen yıl

n/a

Henüz yayınlanmadı/izlenmedi

7,000°

Taban

Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.

+1,489°

OpenRouter tokenları

Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 919,242,238,645 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 91,924; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+281°

Benimsenme oranı

Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 5,610 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.

Detaylı dökümü göster

Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 8,770° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.

1
Tabandan başla.
Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.
7,000°
toplamda
2
İndirmeleri ekle.
Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 91,924 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.
+1,489°
8,489°
toplamda
3
Benimsenme oranını ekle.
Şu anda günde yaklaşık 5,610 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.
+281°
8,770°
toplamda
=
Isı puanı.
Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.
8,770°

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.

Benzer Modeller

Qwen3 Next 80B A3B Instruct

TEXT / LLM

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

Gemma 4 26B A4B, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm google görüş video akıl yürütme ajanlar kodlama uzun bağlam

Model Ailesine Göre Göz At