Google: Gemma 4 26B A4B

Google Gemma 4 26B A4B IT, Google DeepMind का एक instruction-tuned मॉडल है, जिसे 3 अप्रैल 2026 को रिलीज़ किया गया था। यह Gemma परिवार से संबंधित है और Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर का उपयोग करता है: मॉडल में कुल 25.2B पैरामीटर हैं, लेकिन inference के दौरान प्रति token केवल 3.8B सक्रिय होते हैं। नाम में "A4B" इसी डिज़ाइन को दर्शाता है, और Google इसे ऐसे मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है जो 31B मॉडल के करीब गुणवत्ता देता है, जबकि प्रति token सक्रिय compute बहुत कम रहता है।

मॉडल मूल रूप से text-in, text-out है, लेकिन यह केवल text से अधिक स्वीकार करता है। Input modalities image, text और video हैं, इसलिए आप prompt के साथ screenshots, photos या video frames भेज सकते हैं। Output केवल text है। Context window 262,144 tokens है, और अधिकतम output 235,929 tokens है, जो असामान्य रूप से बड़ा है और long-form generation तथा whole-document processing को व्यावहारिक बनाता है, बजाय इसके कि आपको आक्रामक रूप से chunking करनी पड़े।

ये क्षमताएँ कुछ स्वाभाविक use cases की ओर संकेत करती हैं। Long-context कार्य, जैसे बड़े codebases, contracts, research papers या support ticket histories को summarise करना या query करना, 262k window में फिट बैठता है। चूँकि images और video input के रूप में स्वीकार किए जाते हैं, आप visual question answering, screenshots से structured data निकालने, या video content का वर्णन और तर्क करने के आसपास workflows बना सकते हैं। Instruction tuning के साथ tool calling इसे agent-style pipelines के लिए उपयुक्त बनाता है, और structured outputs तब मदद करते हैं जब आपको free text के बजाय JSON या schema-conformant responses चाहिए।

आप इसे api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से model id "google/gemma-4-26b-a4b-it" का उपयोग करके call करते हैं। चूँकि interface OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, मौजूदा SDKs और clients आम तौर पर केवल base URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। समर्थित request parameters हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। Reasoning और include_reasoning आपको नियंत्रित करने देते हैं कि reasoning content दिखाया जाए या नहीं, और tools के साथ tool_choice function calling को कवर करता है।

सीमाओं पर, योजना बनाते समय मुख्य बात यह है कि output केवल text है, इसलिए generated images, audio या video की आवश्यकता वाले किसी भी कार्य के लिए अलग मॉडल चाहिए। बड़े context और output की ऊपरी सीमाएँ उदार हैं, लेकिन वे आपके अपने application में token budgets प्रबंधित करने की आवश्यकता को समाप्त नहीं करतीं। यदि आपका workload छोटा, सरल text generation है, तो छोटा और तेज़ मॉडल बेहतर फिट हो सकता है; Gemma 4 26B A4B IT तब सबसे अधिक उपयुक्त है जब आपको वास्तव में long context, multimodal input या tool use की आवश्यकता हो।