Sakana Namazu против Gemma 4 12B: суверенный API или веса, которыми вы владеете

Sakana Namazu и Gemma 4 12B отвечают на один и тот же вопрос с разных сторон: как получить по-настоящему полезное поведение японскоязычной модели дешевле всего? Sakana Namazu — это размещённый API: Kimi K2.6, дообученная для японской деловой культуры, $0.95 / $4.00 за миллион токенов, со встроенными веб-поиском и выполнением кода. Gemma 4 12B — это мультимодальная модель Goog​le с открытыми весами, 12 миллиардов параметров, Apache 2.0, достаточно маленькая, чтобы работать на машине с 16 ГБ памяти, и бесплатная для загрузки. Первая просит довериться консоли поставщика, вторая — вашему собственному оборудованию.

Два разных ответа на вопрос «где это запускается»

Sakana Namazu — это готовый продукт: вы регистрируетесь, меняете base_url, и модель — настроенная, развернутая, оснащенная инструментами — уже тут. Gemma 4 12B — это сырье: вы получаете веса, и всё остальное — ваша проблема, от движка инференса (vLLM, llama.cpp, Ollama, MLX, SGLang — все подходят) до GPU. Эта разница не примечание; она определяет всё сравнение. Плотная модель 12B — это территория ноутбуков — Goog​le спроектировал эту модель так, чтобы она работала примерно в 16 ГБ памяти, — что делает Gemma 4 12B единственной из этих двух, которая работает офлайн, на машине без сети или на устройстве, которое никогда не связывается с внешним миром.

Контраст спецификации

Цена — Sakana Namazu $0.95 / $4.00 за 1 млн токенов против Gemma 4 12B: $0 за скачивание, ~$0.10 / $0.30 за 1 млн при аренде хостинга

• Веса — Namazu закрытые, предоставляемые вендором, против Gemma 4 12B открытые (Apache 2.0), саморазвертываемые, дообучаемые.

• Контекст — Namazu: не раскрыт; Gemma 4 12B: 256K токенов (262 144), до 262K на выходе

• Модальность — Namazu: текст + изображение против Gemma 4 12B: текст, изображение, аудио и видео-кадры (нативный ввод аудио)

• Японский — Namazu, настроенный на кэйго и деловую культуру, против Gemma 4 12B, многоязычной универсальной модели

• Проверка — Namazu (только по данным вендора) против Gemma 4 12B (независимое измерение): 77.2 MMLU-Pro, 78.8 GPQA Diamond согласно BenchLM, август 2026

Keigo — это не бенчмарк.

Языковой аспект — это то, где две модели действительно расходятся. Gemma 4 12B — это сильная многоязычная модель: Goog​le обучала её на 140+ языках, но многоязычность — это не то же самое, что культурная японская специфика. Настройка Sakana Namazu специфична именно для регистра: гоноративы, которые сохраняются в официальном письме, корректно переданная отраслевая терминология и ответы на политически чувствительные исторические темы, не несущие чужой страны рамок (внутренний показатель FairPoliticsQA у Sakana подскакивает с 34,10% до 56,30%). Если ваша задача — тексты для японских клиентов, это продуктовое различие, а не различие в характеристиках. Если же ваша задача универсальная — суммаризация, классификация, извлечение информации, транскрибация аудио — то встроенная поддержка аудио и больший контекст у Gemma 4 12B дают ей широту, на которую Namazu не претендует.

Кто видит данные

Сравнение конфиденциальности решительно в пользу Gemma 4 12B. Запустите её локально — и ничего не покинет машину: ни телеметрии, ни претензий на обучение, ни вопросов юрисдикции. Sakana Namazu, напротив, по умолчанию использует ваши данные для обучения (отказаться можно в консоли), не гарантирует обработку только в Японии и вообще недоступна в ЕС/ЕЭЗ, Великобритании или Швейцарии. Для японского бизнеса, работающего с персональными данными клиентов, фраза «модель живёт на нашем ноутбуке» — это история о соответствии требованиям, которой сейчас не может предложить ни один размещённый API. Для бизнеса, который не может запускать или обслуживать собственный инференс, верно обратное: размещённый API со встроенными инструментами — единственный реалистичный вариант.

Вопрос о потолке

Честным противовесом преимуществам владения Gemma 4 12B является производительность. Модель на 12B — это старательный младший сотрудник: 72.0 на LiveCodeBench v6, низкий потолок на Humanity's Last Exam и проблемы с OCR-надёжностью на плотных макетах документов. Это рабочая лошадка, а не мозг. Sakana Namazu наследует нижнюю планку рассуждений от Kimi K2.6 — базовой модели класса frontier на 1T параметров, которую Artificial Analysis ставит на вершину поля open-weight, — с оговоркой, что собственные дельты пост-тренинга Namazu целиком основаны на данных вендора. Если ваши задачи — сложные рассуждения или долгосрочные агенты, модель на 12B — это ограничение; если ваши задачи — высокая нагрузка и чётко очерченный объём, это выгодная сделка.

Звонок

Выбирайте Gemma 4 12B, когда ограничения важнее пиковой производительности: данные, которые никогда не должны покидать вашу сеть, нулевой бюджетный минимум, автономная работа или мультимодальная нагрузка, которой требуется аудио. Выбирайте Sakana Namazu, когда задача — это именно японский деловой язык или когда вам нужно агентное поведение со встроенными инструментами и вы не можете эксплуатировать собственный инференс-стек. И учтите, что ни то, ни другое не выбирается одним нажатием: Gemma 4 12B — это открытые веса, которые вы обслуживаете сами, а Sakana Namazu работает в собственной консоли Sakana, поэтому стек, которому нужны обе модели, уже является мультимодельным стеком, и именно здесь роутер, предоставляющий доступ к 200+ моделям через одну OpenAI-совместимую конечную точку и автоматически переключающийся при сбоях, перестаёт быть приятным дополнением и становится архитектурой.