Gemini 3.6 Flash
最大コンテキスト
1M
最大出力
65.5K
リリース日
N/A
gemma-4-26b-a4b-itGemma 4 31B は、Google DeepMind の Gemma 4 ファミリーで最も高性能な dense モデルであり、高度な推論、コーディング、マルチモーダル理解、エージェント型ワークフロー向けに設計されています。307 億パラメータと最大 256K トークンのコンテキストウィンドウを備え、テキストと画像の両方を処理しながら、複雑な長文コンテキストのタスクに対応します。ネイティブの関数呼び出しと 140 以上の言語もサポートし、コーディングアシスタント、インテリジェントエージェント、ドキュメント分析、高度な汎用 AI アプリケーションに適した選択肢です。
Context Window
262.1K tokens
Maximum Output
32.8K tokens
Release Date
2026年4月2日
Modalities
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.15/M | $0.6/M | $0.05/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
疎な計算、長いコンテキスト、視覚理解。
総パラメータ数は252億で、トークンごとに38億が有効になります。31Bの密なモデルより計算対象を削減します。
256Kトークンのコンテキストと設定可能な思考モードを組み合わせ、大量の資料を扱うタスクに対応します。
テキストと画像を同時に処理して文章を生成し、MoEモデルで視覚的な推論を行えます。
推論実行の効率を重視する実用的なアシスタント業務。
ソースファイルの説明、変更案の作成、開発者のフィードバックに基づく修正を行うアシスタントを構築できます。
提供されたマニュアル、報告書、検索で取得した文章を基に、質問回答、章の要約、情報比較を行います。
ユーザーの質問とスクリーンショットや文書画像を組み合わせ、見えている内容を説明して回答を作成します。
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)アーキテクチャ、適したタスク、TokenHubでの利用について。
Google DeepMindの指示調整済みMoEモデルです。総パラメータ252億のうち、トークンごとに38億が有効になり、名称では約40億を表す4Bとされています。公開重みはApache 2.0です。
対話型アシスタント、コーディング支援、文書への質問、画像分析に適しています。疎なエキスパートの有効化は効率を重視する選択肢ですが、実際の速度はハードウェアと実行ソフトウェアに依存します。
有効パラメータ数は必要メモリ量とは異なり、重みとコンテキストキャッシュの保存領域も必要です。入力はテキストと画像で、音声の直接入力には対応せず、出力はテキストです。誤りを確認してください。
連携前にTokenHubのアカウントで提供状況、正確なモデルID、エンドポイント、現在の料金を確認し、文書で指定された認証情報とリクエスト形式を使ってください。Apache 2.0は無料APIを保証しません。
実行効率や応答性を重視するなら、まずこのモデルを評価してください。実際の推論・コーディング課題で31Bの密なモデルと比較しましょう。計算量が少なくても同じ品質や安い提供料金が保証されるわけではありません。
1つの API キーで Gemma 4 26B A4B とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアとデモ
公式ガイドとコミュニティの導入例。報告された性能は各実行環境に依存します。
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Google AI Studio
原文を見るAlok
原文を見るPrince Canuma
原文を見るReddit
YouTube
Fahd Mirza
原文を見るFluid Coding & AI
原文を見るLuke's Dev Lab
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