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Gemma 4 26B A4B
google · licenza Apache 2.0 · su Arena dal 31 mar 2026
Dove usarlo gratis
- Qui, senza account: fagli una domanda qui sotto (5 domande gratis al giorno)
- API gratis su OpenRouter: id del modello
google/gemma-4-26b-a4b-it:free. Provalo affiancato · Pagina su OpenRouter - La chat del laboratorio: aistudio.google.com (gratis con limiti giornalieri)
- Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Prova Gemma 4 26B A4B ora
Niente account, niente pagamento. 5 domande al giorno per visitatore, risposte brevi. Gira su Cloudflare Workers AI (@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it). Non salviamo la tua domanda. Non scrivere dati personali.
Punteggi Arena
| Arena | Punteggio | Posizione | Voti |
|---|---|---|---|
| Chat | 1434 | #90 su 416 | 6K |
| Programmazione | 1360 | #113 su 148 | 2K |
| Visione | 1260 | #56 su 167 | 24K |
Posizione tra tutti i modelli, anche quelli a pagamento. Fonte: dataset della classifica Arena.
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU + 64 GB di RAM | 39 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU + 64 GB di RAM | 44 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Entra nella GPU | 121 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Entra nella GPU | 127 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Entra nella GPU | 177 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Entra nella GPU | 123 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Entra nella GPU | 118 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Entra nella GPU | 111 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 63 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 44 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 191 tok/s |
Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.
Memoria GPU necessaria
| Livello | Contesto da 8K | Contesto da 32K | Contesto da 128K | Qualità rispetto al modello completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 14 GB | 15 GB | 19 GB | +7.4% perdita evidente |
| Q4_K_M | 17 GB | 18 GB | 22 GB | +1.9% piccola perdita |
| Q5_K_M | 19 GB | 20 GB | 25 GB | +0.6% perdita minima |
| Q6_K | 22 GB | 23 GB | 27 GB | +0.2% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 29 GB | 30 GB | 34 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 53 GB | 54 GB | 58 GB | ≈ 0% uguale al completo |
Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.
Punteggio Chat nel tempo
Punteggio Arena dal 17 apr 2026 al 15 ott 2026.
Punteggio Coding nel tempo
Punteggio Arena dal 20 apr 2026 al 19 ott 2026.
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