MODEL VARLIĞI
Gemma 4 E4B
Gemma 4 E4B, 31 Mart 2026'da yayımlanan Gemma 4 kuşağının iki kenar modelinden büyük olanıdır; 4 milyar etkin parametre taşır ve 128 bin token bağlam penceresi sunar. "E" öneki ultra-mobil ve IoT dağıtımı için ayrılmış hattı işaret eder. Google, kenar modellerinin gerçek zamanlı işleme için ses ve görü desteği taşıdığını belirtir; bu, cihaz üstünde internet bağlantısı olmadan çok modlu işlem yapmayı hedefleyen senaryolar için ayırt edicidir. E2B ile arasındaki seçim, cihazın bellek bütçesine göre yapılır.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- Google DeepMind
- Model tipi
- Çok modlu LLM
- Bağlam
- 128K token
- Modaliteler
- metin · görsel · ses · video
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- Apache-2.0
- Yayın
- 2026-03-31
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 128 bin token bağlam penceresi
- 4 milyar etkin parametre; mobil ve IoT için boyutlandırılmış
- Cihaz üstünde (on-device) çalışma, internet gerektirmez
- Gerçek zamanlı kenar işleme için ses ve görü desteği
- Açık ağırlıklar; Kaggle ve Hugging Face üzerinden indirilebilir
- Yapılandırılabilir düşünme kipleri ve function calling
- Mobil için nicemlenmiş (QAT, GGUF) dağıtımlar
Sınırlılıklar
- Bağlam penceresi 128 bin token ile büyük Gemma 4 varyantlarının yarısıdır
- 4 milyar etkin parametre, karmaşık muhakeme ve uzun zincirli görevlerde yetersiz kalır
- Gemini API'nin yönetilen model listesinde yer almaz; barındırma ve ölçekleme kullanıcının sorumluluğundadır
- Gemini'nin yönetilen grounding, computer use ve Batch API yetenekleri yoktur
- Bilgi kesme tarihi kaynaklarda belirtilmemiştir
Tipik kullanım alanları
- Mobil uygulamada cihaz üstü yapay zekâ
- IoT ve gömülü cihazlarda çevrimdışı çıkarım
- Gizlilik gereği veri cihazdan çıkmayan senaryolar
- Düşük gecikmeli sesli arayüzler
- Bağlantısız saha uygulamaları
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.