Gemma 4 E2B — самая компактная мультимодальная модель Gemma 4 от Google DeepMind: 2,3 млрд эффективных параметров (5,1B с учётом эмбеддингов) и контекст 128K. Принимает изображения, текст и аудио. Предназначена для работы на устройстве и на периферии; Per-Layer Embeddings обеспечивают эффективный инференс.
Основные характеристики
Параметры
5.1B
Контекст
-
Дата выпуска
2 апреля 2026 г.
Индекс
6.3
Временная шкала
Ключевые даты в истории модели
Анонс
2 апреля 2026 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.
Сегодня
25 октября 2026 г.
Технические характеристики
Параметры
5.1B
Токены обучения
-
Граница знаний
1 января 2025 г.
Семейство
-
Возможности
МультимодальностьZeroEval
Результаты бенчмарков
Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках
Рассуждения
Логические рассуждения и анализ
GPQA
• данные разработчика
Другие тесты
Специализированные бенчмарки
AIME 2026
Без инструментов • данные разработчика
BIG-Bench Extra Hard
• данные разработчика
LiveCodeBench v6
• данные разработчика
MathVision
• данные разработчика
MedXpertQA
MM • данные разработчика
MMLU-Pro
• данные разработчика
MMMLU
• данные разработчика
MMMU-Pro
• данные разработчика
MRCR v2 (8-needle)
128k • данные разработчика
t2-bench
Розничная торговля • данные разработчика
Лицензия и метаданные
Лицензия
apache_2_0
Дата анонса
2 апреля 2026 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.
Похожие модели
Все модели
Gemini 1.5 Flash 8B
MM8.0B
Лучший скор:0.4 (GPQA)
Релиз:март 2024 г.
Цена:$0.07/1M токенов
Gemma 3 4B
MM4.0B
Лучший скор:0.7 (HumanEval)
Релиз:март 2025 г.
Цена:$0.02/1M токенов
MedGemma 4B IT
MM4.3B
Релиз:май 2025 г.
Gemma 3n E4B Instructed
MM8.0B
Лучший скор:0.8 (HumanEval)
Релиз:июнь 2025 г.
Цена:$20.00/1M токенов
Gemma 3n E2B Instructed LiteRT (Preview)
MM1.9B
Лучший скор:0.7 (HumanEval)
Релиз:май 2025 г.
Gemma 3n E2B
MM8.0B
Лучший скор:0.5 (ARC)
Релиз:июнь 2025 г.
Gemma 3n E2B Instructed
MM8.0B
Лучший скор:0.7 (HumanEval)
Релиз:июнь 2025 г.
Gemma 4 E4B
MM8.0B
Лучший скор:0.6 (GPQA)
Релиз:апр. 2026 г.
Цена:$0.02/1M токенов
Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.