LBS-27B против Gemma 4 26B A4B: что должен обойти пустой репозиторий

Если ваша задача связана с изображением, отсканированной страницей или скриншотом, сравнение между LBS-27B и Gemma 4 26B A4B уже завершено. Gemma 4 26B A4B принимает изображения и видеокадры и возвращает текст; LBS-27B пока не существует ни в какой запускаемой форме, поэтому он не принимает ничего. Всё остальное в этом противостоянии — это вопрос о том, чем может стать пустой репозиторий inclusionAI, и честный способ ответить на него — описать планку, которую Gemma уже задала, а не делать вид, что две модели измерялись друг против друга.

Эта асимметрия — вся суть. Одна из этих моделей присутствует на Hugging Face с марта 2026 года, имеет 8,1 млн загрузок, полную таблицу оценок и опубликованную цену. Другая была создана в 05:36 UTC 26 октября 2026 года и содержит только заголовок лицензии и ничего больше. Сравнение «бок о бок», которое рассматривает их как равных, было бы вымыслом. Сравнение «бок о бок», которое показывает, что должна превзойти LBS-27B, полезно, и именно оно следует далее.

Известная сторона бухгалтерской книги

Gemma 4 26B A4B — это модель со смесью экспертов: 25,2 млрд параметров всего и 3,8 млрд активных на токен, из 128 экспертов, восемь из которых активны, плюс один общий. В ней 30 слоёв, словарь из 262 144 токенов и контекстное окно 256K. Стек внимания чередует пять слоёв со скользящим окном в 1 024 токена с одним слоем полного внимания — именно так Google делает длинное окно доступным по стоимости.

Она является мультимодальной в определённом, ограниченном смысле. Есть визуальный энкодер примерно на 550 млн параметров, вход изображений и кадров видео, выход текста. Аудио на этой модели не поддерживается — оно реализовано в меньших вариантах E2B, E4B и 12B. В карточке модели заявлена поддержка более 140 языков, из которых около 35 работают «из коробки». Лицензия — Apache-2.0, дата отсечения обучающих данных — январь 2025 года.

Таблица бенчмарков в карточке модели Google — по данным производителя, которые не были независимо воспроизведены — выглядит так: MMLU Pro 82.6, GPQA Diamond 82.3, AIME 2026 без инструментов 88.3, LiveCodeBench v6 77.1, Codeforces ELO 1718, tau2 в среднем по трём наборам 68.2, MMMU Pro 73.8, MATH-Vision 82.4. Слабые строки не менее информативны, чем сильные: Humanity's Last Exam — 8.7 без инструментов и 17.2 с поиском, а MRCR v2 при 128K с восемью иглами в среднем 44.1. Окно в 256K не означает, что модель хорошо извлекает информацию на всём диапазоне 256K.

Неизвестная сторона, изложенная прямо

LBS-27B — это репозиторий, лицензия и имя. Репозиторий был создан 26 октября 2026 года и содержит два файла: стандартный .gitattributes и README размером 28 байт, всё содержимое которого составляет строка license: apache-2.0. Нет ни config.json, ни шарда весов, ни токенизатора, ни карточки модели. Зафиксированных скачиваний нет, лайков — ноль. Мы нигде не смогли найти ни анонса, ни статьи, ни публикации в соцсетях.

Что это означает для данного сравнения, просто: каждая строка, кроме строки лицензии, пуста. «27B» — это строка в названии репозитория, а не подтверждённое количество параметров. Архитектура может быть плотной или разреженной. Длина контекста может быть какой угодно. Визуальный энкодер может быть, а может и не быть. Пока не появится файл конфигурации, ни на один из этих вопросов нет ответа, и любая статья, которая их заполняет, выдумывает.

Где на самом деле решился бы исход противостояния

Если LBS-27B выйдет как модель класса 27B, вот параметры, которые будут отличать её от Gemma 4 26B A4B. В каждой строке приведены данные по обеим сторонам, причём неизвестное значение помечено как «неизвестно», а не оставлено пустым.

• Общее и активное число параметров — Gemma 4 26B A4B имеет 25,2 млрд общих и 3,8 млрд активных параметров (по данным производителя); LBS-27B — непроверенная модель на 27 млрд параметров без указания числа активных параметров.

• Архитектура — Gemma использует 128 экспертов с маршрутизацией top-8; LBS неизвестен, а плотная или разреженная архитектура — единственная наиболее значимая неизвестность для стоимости обслуживания.

• Контекстное окно — 262,144 токена для Gemma; неизвестно для LBS.

• Модальность — ввод текста, изображений и видеокадров с текстовым выводом для Gemma; для LBS неизвестно, и текстовая модальность остаётся базовым случаем, пока не появится визуальный энкодер.

Лицензия — Apache-2.0 для Gemma; для LBS заявлена Apache-2.0, хотя лицензия может измениться до выпуска весов.

• Цена — $0,06 за миллион входных токенов и $0,33 за миллион выходных токенов для Gemma на OrcaRouter при длине контекста 262 144 токена; для LBS цены нет, поскольку обслуживать нечего.

• Опубликованные оценки — полная таблица вендора для Gemma; для LBS — нет.

Число, определяющее экономику: 3,8 миллиарда

A4B в названии Gemma — самая важная его часть. При примерно 3,8 млрд активных параметров на токен модель выполняет вычисления небольшой модели, но обладает знаниями модели на 25B. Именно поэтому её можно оценивать в шесть центов за миллион входных токенов и при этом предоставлять коммерчески, и поэтому же модель работает на оборудовании, с которым плотная 25B-модель испытывала бы трудности.

Плотная модель на 27B — это другой продукт. Она считывает каждый параметр для каждого токена, поэтому стоимость декодирования масштабируется с полным числом весов. Если LBS-27B окажется плотной, она не будет конкурировать с Gemma 4 26B A4B по цене при равном качестве — она будет конкурировать по качеству при более высокой цене, а это гораздо более трудный аргумент в 2026 году. Если же она окажется разреженной с небольшим числом активных параметров, сравнение станет реальным и интересным.

Вот почему первый заслуживающий доверия артефакт, за которым стоит следить, — это не результат бенчмарка. Это количество экспертов в конфигурационном файле. Всё в коммерческом облике LBS-27B вытекает из этого одного поля.

Компьютерное зрение — это класс рабочих нагрузок, а не функция

Легко воспринимать поддержку изображений в Gemma как формальную галочку в списке возможностей. На практике же она определяет, какие задачи модель вообще способна выполнять. Извлечение данных из документов, сортировка скриншотов, чтение графиков, проверки UI на регрессии, обработка счетов и конвейеры, смежные с OCR, — это не текстовые задачи с приложенной картинкой; это задачи, где картинка и есть входные данные. Модель, работающая только с текстом, не справится с ними ни при каком результате бенчмарка.

Показатели Gemma в области зрения внушительны, но не доминируют: MMMU Pro — 73,8, MATH-Vision — 82,4, а среднее расстояние редактирования OmniDocBench 1.5 — 0,149; все данные из карточки Google. Бюджет визуальных токенов можно выбрать на уровне 70, 140, 280, 560 или 1 120 токенов на изображение, что позволяет балансировать между разрешением и стоимостью за запрос — практическая деталь, которая в продакшене важнее, чем балл в таблице лидеров.

Для LBS-27B вопрос бинарный. Если inclusionAI выпустит башню зрения, модель попадёт в тот же класс рабочих нагрузок, и сравнение превратится в состязание качества и цены. Если нет, LBS-27B сможет взять на себя только текстовую половину работы Gemma, и решение станет вопросом маршрутизации, а не замены.

Что LBS-27B должен был бы преодолеть

Допустим, чисто ради аргумента, что веса появятся и модель окажется толковой 27B-моделью. Чтобы стоило переходить на неё с Gemma 4 26B A4B в текстовых задачах, ей нужно было бы одновременно делать три вещи.

Во-первых, превзойдите заявленные производителем строки Gemma с отрывом, который сохранится при различиях между харнессами. MMLU Pro 82.6, GPQA Diamond 82.3 и AIME 2026 на 88.3 — сильные показатели для модели с 3.8B активных параметров, а преимущество в два пункта на другой версии харнесса — это не преимущество. Во-вторых, сделайте это при сопоставимой смешанной цене. Цена вывода Gemma в $0.33 за миллион — это жёсткое ограничение; плотной модели 27B при цене вывода в три–пять раз выше нужен гораздо больший разрыв в качестве, чтобы оправдать себя. В-третьих, превзойдите её в чём-то, где Gemma явно слаба — извлечении информации из длинного контекста, где 44.1 у Gemma на MRCR v2 при 128K оставляет реальный простор, или использовании инструментов, где её средний показатель tau2 68.2 хорош, но не исключителен.

Наиболее правдоподобный способ для новой 27B победить — не превосходить Gemma везде. Он состоит в том, чтобы быть явно лучше в одной дорогостоящей задаче — анализе длинных документов, агентных цепочках инструментов или неанглийском языке, где покрытие Gemma слабое, — оставаясь лишь конкурентоспособной в остальном.

Цена, наличие и практический ответ

Gemma 4 26B A4B уже доступна на OrcaRouter сегодня как google/gemma-4-26b-a4b-it — с контекстом в 262 144 токена и ценой $0.06 за миллион входных токенов и $0.33 за миллион выходных токенов. Поскольку OrcaRouter передаёт цену из прайс-листа провайдера с наценкой 0%, любое изменение цены со стороны Google или его партнёров по хостингу отражается у нас в тот же день, а не в следующем расчётном цикле. На платформе есть и второе предложение Gemma 4 26B A4B по более высокой цене — об этом стоит знать, прежде чем предполагать, что самая дешёвая позиция единственная.

LBS-27B отсутствует на OrcaRouter, и мы не будем делать вид, что это не так. Весов для обслуживания нет. Когда и если это изменится, разумный способ оценить её — не полная миграция, а разделение: направьте часть трафика на новую модель через тот же API-ключ, оставьте Gemma в качестве резервного варианта и сравните на своих собственных входных данных. Автоматическое переключение при сбое обеспечивает такую безопасность, какой не даёт прямая интеграция, потому что плохая или недоступная модель переходит на известную, вместо того чтобы обрушивать запрос.

Кто должен действовать, а кто должен ждать

Если на этой неделе вам нужна недорогая мультимодальная модель с длинным контекстом и разрешительной лицензией, ответ — Gemma 4 26B A4B, а LBS-27B даже не рассматривается. Это не укор inclusionAI; это просто то, что означает пустой репозиторий.

Если вы присматриваетесь к классу 27B как к рабочей лошадке для чисто текстовых задач и можете позволить себе подождать, то следить стоит за файлом конфигурации. Разреженная архитектура с небольшим числом активных параметров сделала бы LBS-27B настоящим конкурентом Gemma по цене. Плотная — сделала бы его ставкой на качество при более высокой стоимости. А башня зрения в репозитории в одночасье превратила бы сравнение из «текстовой альтернативы» в «прямого соперника».

Пока не появится что-то из этого, самое полезное, что может сказать эта страница, — это самое невпечатляющее: у Gemma есть таблица измеренных характеристик и актуальная цена, у LBS есть строка о лицензии, и разрыв между ними — это не разрыв в качестве, а разрыв в доказательствах.