Gemma 4 26B A4B IT 是一款经过指令微调的混合专家（MoE）模型，来自 Google DeepMind。尽管总参数量为 252 亿，但在推理过程中每个 token 仅激活 38 亿参数——提供了接近 310 亿参数模型的性能，在……
Gemma 4 26B A4B 是由 Google 开发的混合专家模型。它拥有 260 亿总参数量，但每个词元仅激活 40 亿参数——这种设计在降低计算成本的同时，力求保持高推理质量。该模型属于 Gemma 4 系列，该系列包含更多激活参数的大型变体。Gemma 4 26B A4B 可通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API…
Gemma 4 26B A4B 接受文本、图片和视频作为输入。图片可以以 base64 编码数据或 URL 形式提供。视频可以以 URL 或一系列帧（图像对象）的形式提供。该模型联合处理这些模态，从而实现视觉问答、视频摘要和图表理解等任务。不支持音频，仅支持视觉和文本内容。输出仅为文本。该模型的多模态能力对于分析包含图表、截图或视频录制的文档尤为有用。
上下文窗口为262,144个令牌。这使得模型能够在单次处理中处理非常长的序列——例如，一份200页的文档、数小时的转录视频，或是一组带有描述性标题的大规模图片。更大的上下文窗口减少了对分块和摘要的需求，但也会增加内存消耗。你能够有效使用的长度将取决于输入令牌的总数（文本+图像/视频令牌）。请注意，图像和视频输入会消耗大量令牌；关于非文本输入的令牌计数方式，请参阅OrcaRouter的文档。
如果您的任务纯粹基于文本，只需较短的上下文（8k tokens 以下），或者不需要多模态输入，请考虑更小或更便宜的模型——例如 Gemma 3 4B 或纯文本变体。Gemma 4 26B A4B 的定价为每百万输入 tokens 0.06 美元，每百万输出 tokens 0.33 美元。对于简单的问答或分类任务，每 token 成本较低的模型可能更经济。MoE 设计使其相对于总规模而言更高效，但对于简单任务而言，它并不是 OrcaRouter 上最实惠的选择。
GPQA Diamond 是一个包含448道研究生级别选择题的基准测试，涵盖生物学、物理学和化学。得分为79.2意味着模型正确回答了79.2%的问题。这体现了强大的科学推理和知识检索能力。该基准测试旨在对许多大型语言模型构成挑战。然而，单一基准无法全面衡量模型质量。例如，模型在编码或创意写作等其他任务上的表现可能有所不同。在比较用于类似科学推理任务的模型时，可将此分数作为参考数据点之一。
优势包括具有大上下文的多模态理解能力，与其规模相匹配的MoE效率，以及在GPQA指标上体现出的对科学问题的强推理能力。局限性尚未详尽记录，但属于MoE模型的典型特征：不同领域的表现可能存在差异，每个token的有效容量受限于40亿活跃参数。该模型在处理需要极深逻辑链或训练数据中未充分覆盖的领域特定术语的任务时，可能会遇到困难。延迟和吞吐量取决于部署硬件；OrcaRouter不保证具体的速度指标。
OrcaRouter并未发布此模型的标准延迟基准。作为MoE模型，Gemma 4 26B A4B每个token仅激活部分参数，这使得其推理速度可能快于密集的26B模型，但可能慢于较小的密集模型。实际性能取决于批次大小、输入长度和后端GPU类型等因素。对于实时应用，请使用具体工作负载进行测试。您也可以考虑延迟与成本之间的权衡——使用较小的模型可能以更低的成本提高速度。
定价为每100万输入代币0.06美元，每100万输出代币0.33美元。这些是提供商（Google）收取的费率，由OrcaRouter以零加价转嫁。这意味着您支付的价格与提供商费率完全一致——OrcaRouter不收取任何附加费用。代币在整个平台上的计算保持一致；图像和视频帧根据Google的模型规范进行代币化。对于包含少量图像的典型多模态查询，输入代币可能占主导地位，使输入定价成为主要的成本驱动因素。
OrcaRouter 可能会为重复的前缀或提示模板提供缓存机制，从而减少 Token 消耗并降低成本。不过，此模型不保证特定的缓存折扣，具体取决于您的使用模式。Gemma 4 26B A4B 没有单独发布的批量定价层级。对于高负载工作负载，请联系 OrcaRouter 支持团队商讨折扣可能性。与平台上的所有模型一样，您只需为实际使用的输入和输出 Token 付费，无需月费或最低承诺。
根据定价结构，总成本取决于您发送和接收的令牌数量和类型。多模态输入（特别是视频）可能消耗大量输入令牌，因为每一帧都会被编码。对于长视频，输入成本可能超过输出成本。如果您的任务偏重输出（例如生成冗长报告），输出价格（$0.33/M）高于输入价格。请评估预期的令牌比率。对于可以用更便宜的纯文本模型解决的任务，成本差异可能很大。使用OrcaRouter的令牌计数工具进行估算。
设置基础 URL 为 https://api.orcarouter.ai/v1，并使用模型 ID google/gemma-4-26b-a4b-it。发送一个 POST 请求到 /chat/completions，采用标准 OpenAI 架构。对于多模态输入，包含一个内容对象数组，其中类型字段设置为 'text'、'image_url' 或 'video_url'。示例：messages: [{ role: 'user', content: [{ type: 'text', text: '描述这个视频。' }, { type: 'video_url', video_url: { url: 'https://example.com/video.mp4' } }] }]。API 将返回一个聊天补全响应。
您可以使用标准 OpenAI 参数，如 temperature、top_p、max_tokens、stop、frequency_penalty 和 presence_penalty。此外，OrcaRouter 通过请求体中可选的 'provider' 字段支持特定于提供商的参数（此模型不需要）。该模型原生支持流式输出，设置 stream=true 即可。对于结构化输出，请使用 'response_format' 参数，类型设为 'json_object' 或 JSON schema。有关任何额外参数（如 'reasoning_effort'），请参考 OrcaRouter 的文档——尽管此模型未列出该参数。
从其他兼容OpenAI的API切换过来很简单：将基础URL改为https://api.orcarouter.ai/v1，并将模型设置为google/gemma-4-26b-a4b-it。你现有的提示词结构、参数和SDK客户端都兼容，因为OrcaRouter遵循相同的模式。如果你之前使用的是其他提供商的SDK，可能需要更新端点和认证方式。OrcaRouter使用API密钥而非OAuth；请将你的密钥以'Bearer YOUR_KEY'的形式包含在Authorization标头中。先用小请求测试一下。
Gemma 4 26B A4B是一款较新的多模态MoE模型，具备262K上下文窗口，GPQA Diamond得分为79.2；而Gemma 3 8B是较小的密集模型（8B参数），上下文窗口为128K，且不支持原生视频。Gemma 3 8B在输入令牌上更便宜（通常每百万输入$0.05-0.10），但在处理硬科学问题时的推理质量可能不及前者。对于涉及视频或超长文档的任务，Gemma 4 26B A4B是明确之选。对于上下文适中的纯文本任务，Gemma 3 8B可能已经足够且更具成本效益。
Llama 3.1 70B 是一个拥有700亿参数和128k上下文长度的稠密模型，并非原生支持视频多模态（尽管它可以处理图像）。Gemma 4 26B A4B 采用混合专家（MoE）架构，每个token仅激活40亿参数，相比参数规模大得多的Llama模型，可能提供更快的推理速度。在GPQA Diamond上，Gemma 4 26B A4B得分为79.2；Llama 3.1 70B得分约为65-70（由于基准版本差异，两者不可直接比较）。Llama 3.1 70B 在输入token上可能更昂贵（每百万输入约0.35美元）。对于多模态和长上下文场景，Gemma 4可能更高效。
GPT-4o 是 OpenAI 推出的密集专有模型，支持多模态，上下文窗口为 128k（标准），部分版本可达 1M。其定价显著更高（例如，GPT-4o 每百万输入令牌收费 2.50 美元）。Gemma 4 26B A4B 是开放权重模型，通过 OrcaRouter 提供，成本低得多（$0.06/$0.33）。GPT-4o 在 GPQA Diamond 上的性能无法直接比较，但通常更高。然而，对于不需要前沿推理能力的成本敏感型应用，Gemma 4 26B A4B 提供了出色的性价比。数据处理方式不同：Gemma 4 来自 Google，具有单独的隐私条款。
与Mixtral 8x7B（总参数46.7B，激活参数12.9B）或Qwen2.5-72B-A3B（总参数72B，激活参数3B）等其他开源MoE模型相比，Gemma 4 26B A4B提供了独特的组合：262K上下文窗口、完整多模态支持（图像+视频）以及已发布的79.2 GPQA Diamond评分。Mixtral 8x7B仅支持32K上下文且无视频功能；Qwen2.5-72B-A3B支持128K上下文和文本但无视频支持。4B激活参数数量与其他小型MoE模型相当，但Gemma 4的特定架构——由Google训练并针对指令遵循进行微调——可能使其在多模态和科学任务上更具优势。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemma-4-26b-a4b-it",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p| 输入 / 1M tokens | $0.060 |
| 输出 / 1M tokens | $0.330 |
| 缓存读取 / 1M | $0.0075 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
@misc{orcarouter_gemma_4_26b_a4b_it,
title = {Gemma 4 26B A4B API},
author = {Google},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemma-4-26b-a4b-it}
}Google. (2026). Gemma 4 26B A4B API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemma-4-26b-a4b-it