Google: Gemma 4 26B A4B

Google Gemma 4 26B A4B IT, Google DeepMind tarafından 3 Nisan 2026 tarihinde yayımlanan, talimatlarla ince ayar yapılmış bir modeldir. Gemma ailesine aittir ve bir Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi kullanır: model toplam 25.2B parametre barındırır, ancak çıkarım sırasında token başına yalnızca 3.8B parametre etkinleşir. Bu tasarım, addaki "A4B" ifadesinin işaret ettiği şeydir ve Google bunu, token başına etkin hesaplamayı çok daha küçük tutarken 31B bir modele yakın kalite sunacak şekilde konumlandırır.

Model özünde metin girişi, metin çıkışı şeklindedir, ancak metinden fazlasını kabul eder. Girdi modaliteleri görüntü, metin ve videodur, yani bir istemle birlikte ekran görüntüleri, fotoğraflar veya video kareleri gönderebilirsiniz. Çıktı yalnızca metindir. Bağlam penceresi 262,144 tokendir ve maksimum çıktı 235,929 tokendir; bu alışılmadık derecede büyüktür ve uzun biçimli üretim ile tüm belge işlemeyi agresif biçimde parçalara ayırmanız gereken bir şey olmaktan çıkarıp pratik hale getirir.

Bu yetenekler birkaç doğal kullanım senaryosuna işaret eder. Büyük kod tabanlarını, sözleşmeleri, araştırma makalelerini veya destek talebi geçmişlerini özetlemek ya da sorgulamak gibi uzun bağlam gerektiren işler 262k pencereye uyar. Girdi olarak görüntü ve video kabul edildiği için görsel soru yanıtlama, ekran görüntülerinden yapılandırılmış veri çıkarma veya video içeriğini betimleme ve üzerinde akıl yürütme etrafında iş akışları kurabilirsiniz. Talimat ince ayarı ve araç çağırma, modeli ajan tarzı ardışık düzenler için uygun kılar; yapılandırılmış çıktılar ise serbest metin yerine JSON veya şemaya uygun yanıtlara ihtiyaç duyduğunuzda yardımcı olur.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden "google/gemma-4-26b-a4b-it" model kimliğiyle çağırırsınız. Arayüz OpenAI chat completions yapısını izlediği için mevcut SDK'lar ve istemciler genellikle yalnızca bir temel URL ve anahtar değişikliğiyle çalışır. Desteklenen istek parametreleri 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 ve top_p'dir. reasoning ve include_reasoning, akıl yürütme içeriğinin gösterilip gösterilmeyeceğini kontrol etmenizi sağlar; tools ile tool_choice ise fonksiyon çağırmayı kapsar.

Sınırlamalar konusunda, planlamanız gereken ana şey çıktının yalnızca metin olmasıdır; dolayısıyla üretilmiş görüntü, ses veya video gerektiren herhangi bir görev farklı bir model gerektirir. Büyük bağlam ve çıktı üst sınırları cömerttir, ancak bunlar kendi uygulamanızda token bütçelerini yönetme ihtiyacını ortadan kaldırmaz. İş yükünüz kısa ve basit metin üretimiyse daha küçük ve daha hızlı bir model daha iyi uyabilir; Gemma 4 26B A4B IT, uzun bağlama, çok modlu girdiye veya araç kullanımına gerçekten ihtiyaç duyduğunuzda en anlamlı hale gelir.