Aion 3.5 Mini vs Gemma 4 12B: En av dessa har en resultattavla och en har en prislapp

Aion 3.5 Mini och Gemma 4 12B är samma typ av köp i endast ett avseende: båda är små modeller som du kan anropa via ett API i dag. AionLabs släppte Aion 3.5 Mini den 23 september 2026 som ett slutet flermodellsystem endast för text, för 0,70 USD per miljon indatatokens och 1,40 USD för utdata. DeepMind släppte Gemma 4 12B den 3 juni 2026 som en öppen viktmodell med 11,95B parametrar under Apache 2.0, med en encoderfri multimodell indataväg och ett publicerat utvärderingskort. Den praktiska skillnaden är inte parameterantalet eller prisraden. Det är att en av dessa modeller kan mätas innan du förbinder dig, och den andra kan inte mätas alls.

Allt om Aion 3.5 Mini nedan kommer från AionLabs egen publicerade modellista och den konfiguration som serveras i deras API. Allt om Gemma 4 12B kommer från leverantörens modellkort, vilket är där dess siffror kommer ifrån, plus det utvärderingsramverk från tredje part som faktiskt har kört den. När en siffra är leverantörsrapporterad märks den som sådan. Det finns ingen oberoende utvärdering av någon Aion-modell, och det anges som ett faktum snarare än som en brasklapp.

Där de två faktiskt stämmer överens

Färre platser än etiketten "liten modell" antyder, och de som faktiskt stämmer överens är värda att vara precis om, eftersom de är de som en köpare kontrollerar först.

• Kontext — Aion 3.5 Mini har 262 144 tokens. Gemma 4 12B har ett 256K-fönster. Nominellt sett ingen skillnad, och i praktiken är båda tillräckligt stora för att kontexten inte ska vara det som avgör.

• Maximal utdata — Aion 3.5 Mini begränsar ett enskilt svar till 32 768 tokens, ett tak som delas av hela Aion-katalogen. Gemma 4 12B publicerar inget motsvarande tak i form av en enda siffra på sitt kort, så detta är en rad du skulle behöva testa i stället för att läsa.

• Verktygsanrop — båda stöder det. Aion 3.5 Mini accepterar verktygsdefinitioner, JSON-svarsformat och temperatur på en OpenAI-kompatibel endpoint. Gemma 4 12B levereras med funktionsanrop i sin instruktionstränade form.

• Resonemangsstyrning – Aion 3.5 Mini resonerar vid varje anrop och exponerar tre ansträngningsnivåer: max, high och low, där high är standard; resonemang är inte valfritt. Gemma 4 12B levereras i varianter med och utan resonemang, och de två får olika resultat i samma testramverk eftersom de utför olika mycket arbete.

Indatamodalitet – detta är den första punkten där de skiljer sig kraftigt åt. Aion 3.5 Mini tar in text och ger text, och arkitekturen deklarerar ingen bildinmatning. Gemma 4 12B tar in text, bild, ljud och video och returnerar text.

Vad Gemma 4 12B kan visa dig

Gemma 4 12B kommer med ett utvärderingskort från leverantören, och siffrorna på det är rapporterade av leverantören snarare än oberoende reproducerade — men de finns, de är specifika, och de täcker de axlar som en köpare faktiskt argumenterar om.

• Leverantörsrapporterad resonemangsförmåga och kunskap – MMLU Pro 77,2, GPQA Diamond 78,8, HLE utan verktyg 5,2, BigBench Extra Hard 53,0, MMMLU 83,4.

• Leverantörsrapporterad kodning – LiveCodeBench v6 72,0, Codeforces ELO 1659, AIME 2026 utan verktyg 77,5.

• Leverantörsrapporterad agentisk förmåga – Tau2 i genomsnitt över tre körningar: 69,0, och Codeforces ELO återigen som den starkaste enskilda prestationen på kortet.

• Leverantörsrapporterat multimodalt — MMMU Pro 69,1, MATH-Vision 79,7, MedXPertQA MM 48,7. Kortet innehåller ingen DocVQA-rad; den närmaste dokumentangivelsen är OmniDocBench 1.5 genomsnittliga redigeringsavstånd på 0,164.

• Återkallelse i lång kontext — MRCR v2, 8-needle, 128k, 43,4. Det är den ärliga svaga punkten på kortet, och den är värd att läsa innan du antar att ett 256K-fönster beter sig som ett 256K-fönster i den bortre änden.

• Tredjepartsmätning — Artificial Analysis listar Gemma 4 12B med ett Reasoning Intelligence Index på 14 och ett Non-reasoning Index på 9 i sitt eget testramverk, en utdatahastighet på cirka 113 tokens per sekund i resonemangsläge och ett listpris på 0,10 USD för indata och 0,30 USD för utdata per miljon tokens. Indexrevisioner skiftar mellan ögonblicksbilder, så betrakta indexet som vägledande och priset och hastigheten som de beständiga uppgifterna.

Vad Aion 3.5 Mini kan visa dig

Ett pris, ett fönster, en arkitekturbeskrivning och inget annat. AionLabs publicerar ingen siffra för SWE-bench Verified, Terminal-Bench, GPQA eller MMLU-Pro för någon modell i sin katalog, och lanseringsmaterialet för 3.5 innehåller ingen benchmarktabell alls. Artificial Analysis har ingen sida för Aion 3.5 Mini, Aion 3.5, Aion 3.0 eller Aion 3.0 Mini — ingen av de fyra förekommer i modellindexet.

Att den inte finns med är inte automatiskt förkastligt, och det vore fel att framställa det som om det vore det. AionLabs beskriver sina modeller som system med flera modeller, byggda för narrativt arbete och berättande, med en kollaborativ genereringsprocess där flera specialiserade modeller var och en bidrar till ett svar. De sammansatta indexen ovan sätts samman av matematik, kod och ekonomiska uppgifter — fel instrument för att bedöma prosa. En modell kan vara genuint bra på det den byggdes för och få dåliga resultat på en kodningsleaderboard, eller aldrig ha tagits med i en sådan.

Vad frånvaron innebär är snävare och svårare: du kan inte beräkna en kostnad per slutförd uppgift. Aion 3.5 Minis $0,70 och $1,40 är listpriser utan en uppmätt nämnare. Gemma 4 12B:s $0,10 och $0,30 har en uppmätt nämnare kopplad till sig, och samma testrigg som mätte den rapporterar också en kostnad per uppgift. Det är asymmetrin, och den överlever varje argument om huruvida benchmarkarna är de rätta.

Prisgapet är större än vad kapacitetsgapet troligen kommer att vara

Ställer man de två prislistorna sida vid sida förändras beslutets karaktär. Aion 3.5 Mini tar 0,70 USD per miljon indatatokens och 1,40 USD per miljon utdatatokens. Gemma 4 12B listas till 0,10 USD för indata och 0,30 USD för utdata i det tredjepartsramverk som mäter den. Det är sju gånger indataavgiften och ungefär fyra och en halv gånger utdataavgiften, för en modell vars egen leverantör inte publicerar någon poäng som går att jämföra med.

Två saker komplicerar en enkel multiplikation, och båda gynnar Gemma 4 12B ytterligare. För det första resonerar Aion 3.5 Mini vid varje anrop, så utdatalinjen innehåller tokens som du inte bad om och inte kan begränsa – AionLabs publicerar inget uttalande om hur många tokens modellen spenderar på att tänka vid någon av sina tre ansträngningsnivåer. Gemma 4 12B låter dig stänga av tänkandesteget, vilket förändrar både räkningen och latensen. För det andra har Gemma 4 12B öppna vikter under Apache 2.0, så $0.10 och $0.30 är ett alternativ bland flera snarare än det enda sättet att köra den.

Inget av det avgör vilken modell som skriver bättre, eftersom ingen har mätt någon av dem på den axeln. Det avgör däremot vilken man kan sätta framför en intressent.

Att köra de två tillsammans

Det användbara draget här är att inte välja en. Aion 3.5 Mini och Gemma 4 12B ligger bakom olika gränssnitt men samma anropskonvention – AionLabs exponerar en OpenAI-kompatibel endpoint, och Gemma 4 12B serveras av de vanliga OpenAI-kompatibla körtiderna. Det gör dem utbytbara på bas-URL-nivå, vilket gör en kedja billig att bygga: Aion 3.5 Mini först för de prompter där ensemblen är anledningen till att du anropar den, Gemma 4 12B bakom den för allt där du vill ha en avvägd modell, ett växlingsbart tankesteg och en prislista en fjärdedel så stor.

En gateway som ligger framför flera hundra modeller med en enda nyckel är det som gör att den kedjan blir en konfigurationsrad i stället för ännu en integration, och det är också där en redundansregel gör nytta – ett 429 eller ett avbrott hos en leverantör absorberas innan svaret börjar i stället för att dyka upp som ett misslyckat jobb. När en leverantör ändrar sin prislista debiterar en vidarebefordrande router leverantörens listpris med inget tillägg per token, så ändringen slår igenom samma dag i stället för vid nästa faktureringscykel. En detalj som är värd att kontrollera i stället för att anta: varken Aion 3.5 Mini eller Gemma 4 12B tillhandahålls på alla plattformar som har modeller av den här storleken, och Gemma 4 12B saknas särskilt i vissa kataloger som har dess större syskon. Verifiera att identifieraren löser upp innan du kopplar in den.

Hur man bestämmer

• Om du behöver en siffra innan du bestämmer dig — Gemma 4 12B. Det är den enda av de två med ett publicerat utvärderingskort och ett tredjepartsindex, och utvärderingen föregår ditt beslut i stället för att följa det.

• Om du behöver bild-, ljud- eller videoinmatning — Gemma 4 12B. Aion 3.5 Mini deklarerar text till text och inget annat.

• Om du behöver äga saken — Gemma 4 12B. Apache 2.0-vikter innebär att du kan finjustera, kvantisera eller egenhosta den; Aion 3.5 Mini är ett slutet system utan vikter att ladda ner.

• Om berättande och långformig prosa är hela uppgiften — då är detta det enda fallet där jämförelsen sviker dig. Aion 3.5 Mini byggdes för det arbetet och Gemma 4 12B byggdes som generalist, och inget publicerat mätvärde säger dig vilken som skriver bättre. Prova det på en väg du har råd att förlora.

• Om kostnaden per slutfört jobb är det avgörande — Gemma 4 12B, enbart sett till aritmetiken, och gapet ökar ju mer uppgiften beror på utdatatokens.

Båda modellerna är nya, båda är live, och bara en av dem ber dig att lita på dess ord. Den försvarbara sammanfattningen är att Gemma 4 12B är det mätbara standardvalet och Aion 3.5 Mini är en specialist som du väljer medvetet, inte genom jämförelse – och om du väljer den, välj den vid sidan av en reservlösning snarare än i stället för en.