Gemma 4 26B A4B
Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 2 avril 2026
- Avec réflexion
- Poids ouverts · Apache 2.0
- PC portable Intel Core Ultra 32 Go
- Classe énergétique A
Son bilan?
- Au classement général, 107e sur 257, ex æquo avec 29 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
- Pas encore classé en raisonnement, code, maths et compréhension d'images : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en tâches d'agent.
Estimationenviron 0,20 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Score général?
73,2de 69,4 à 77,0
Les dix tâches?
- Raisonnement69,2Provisoire · 22 %, voir le classement Raisonnement
- Code68,2Provisoire · 25 %, voir le classement Code
- AgentsNon mesuré
- Usage75,6Rang 100 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths74,0Provisoire · 25 %, voir le classement Maths
- Sciences69,2Rang 82 · 60 %, voir le classement Sciences
- Français77,2Rang 44 · 100 %, voir le classement Français
- Vision76,1Provisoire · 33 %, voir le classement Vision
- Écriture75,1Rang 105 · 100 %, voir le classement Écriture
- Web74,3Rang 100 · 100 %, voir le classement Web
Artificial Analysis
Hors du scoreArtificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.
| Version évaluée | Indice | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 26B A4B (Reasoning) | 16,7 | non publié | 95,1 jetons/s | 0,57 s | 0,1 $ / 0,34 $ |
| Gemma 4 26B A4B (Non-reasoning) | 13,1 | non publié | 110,2 jetons/s | 0,53 s | 0,115 $ / 0,4 $ |
Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION
Tient à partir d'un PC portable Intel Core Ultra de 32 Go (18,2 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces de 32 Go. Mémoire estimée : 17,9 Go.
- Carte graphique 24 Gopar exemple Intel Arc Pro B60, et 2 autres machinesOui, allégé 4 bits
- PC portable GeForce RTX 24 Gopar exemple PC portable avec GeForce RTX 5090Oui, allégé 4 bits
- PC portable Intel Core Ultra 32 Gopar exemple Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 GoOui, allégé 4 bits
- PC portables Snapdragon X2Trop juste
- Mac 32 Gopar exemple Mac mini M6, 32 GoOui, allégé 4 bits
- Ryzen AI Max 32 Gopar exemple Ryzen AI Max 385, 32 Go, et une autre machineOui, allégé 4 bits
- PC portable RTX Spark 64 Gopar exemple Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 64 Go, et 2 autres machinesOui, jusqu'à 8 bits
- Sans carte graphiqueTrop juste
- ServeurOui
- EstiméIntel Arc Pro B60Carte graphique 24 Go · 456 Go/s · version allégée à 4 bitsde 55 à 140 jetons/s estimés
- EstiméPC portable avec GeForce RTX 5090PC portable GeForce RTX 24 Go · 896 Go/s · version allégée à 4 bitsde 110 à 280 jetons/s estimés
- EstiméMac mini M6, 32 GoMac 32 Go · 170 Go/s · version allégée à 4 bitsde 20 à 53 jetons/s estimés
- EstiméASUS ProArt P14 (H7407BA), RTX Spark, 128 GoPC portable RTX Spark 128 Go · 300 Go/s · version complètede 11 à 28 jetons/s estimés
Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.
Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.
Fiche technique
- Prix
- 0,05 € / 0,29 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 262 144 jetonsenviron 197 000 mots
- Entrées
- Texte, image
- Réflexion
- Non communiqué
- Paramètres
- 26 milliards
- Licence
- Apache 2.0poids ouverts, téléchargeables
- Classe énergétique
- Asur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Non communiqué
Où le trouver
Liens directs, sans affiliation- TéléchargerHugging FaceLes poids officiels du modèle
- Sur votre machineOllamaChercher le modèle, une commande pour le lancer
- Sur votre machineLM StudioInterface graphique, Windows, Mac et Linux
- Par APIOpenRouterUne clé pour tous les modèles, prix au jeton
- Par APIAPI Google DeepMindL'offre officielle de l'éditeur
- L'essayerGeminiLa discussion en ligne de l'éditeur
Ses versions non censurées
Une variante modifiée par des tiers pour refuser moins. Leur taux de refus vient du banc de QUELLE IA ; elles ne reprennent pas le score de cette fiche.
En bref
- Quel est le score de Gemma 4 26B A4B ?
- Gemma 4 26B A4B obtient un score IA de 73,2, avec une marge de 69,4 à 77,0, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 107e sur 257 modèles, à partir de 24 mesures.?
- Dans quelles tâches Gemma 4 26B A4B est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont français (77,2) et vision (76,1). Sa tâche la plus faible est code (68,2).
- Gemma 4 26B A4B peut-il tourner en local ?
- Tient à partir d'un PC portable Intel Core Ultra de 32 Go (18,2 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces de 32 Go. Mémoire estimée : 17,9 Go.
- Combien coûte Gemma 4 26B A4B ?
- 0,05 € par million de jetons en entrée et 0,29 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,20 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
- Qui édite Gemma 4 26B A4B ?
- Gemma 4 26B A4B est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 2 avril 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.