Kvantora.ai
ВойтиНачать работу
К результатам поиска

Google

Gemma 4 26B A4b It Maas

Gemma 4 26B A4B IT — модель Google DeepMind с архитектурой MoE, настроенная на выполнение инструкций. Из 25.2B параметров при обработке токена активируются 3.8B.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запросить вызов функции. Приложение проверяет права и выполняет действие.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 262 144 токенов262 144 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Видео на входеВидео на входеНаправление работы с видео подтверждено данными модели. Длительность, размер и формат определяются операцией.
Вход
18,99 ₽
Выход
75,96 ₽
Кэш
1,90 ₽
за 1 млн токенов
Подключить APIОткрыть в студии
API ID
google/gemma-4-26b-a4b-it-maas

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
18,99 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
75,96 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
1,90 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Gemma 4 26B A4B IT — модель Google DeepMind с архитектурой MoE, настроенная на выполнение инструкций. Из 25.2B параметров при обработке токена активируются 3.8B. Разработчик: google. Вход: изображения, текст, видео. Выход: текст. Контекст: 262144 токенов.

Характеристики

ДоступностьНет данныхНет данных за 24 часа: AIHubMix не публикует статистику успешных запросов для этой модели
Тип модели
Текст
Вход модели
Изображения, Текст, Видео

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
262 144 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Входные изображения, Входное видео

Контрольные показатели

Для этой версии модели оценок пока нет.

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it-maas",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ],
  "max_tokens": 256
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ