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gemma 4 26B A4B it

Disponible immédiatement via le Router européen ou en déploiement GPU dédié. Vos données restent en Europe.

Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on E2B, E4B, and 12B) and generating text output. This release includes open-weights models in both pre-trained and instruction-tuned vari...

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google/gemma-4-26B-A4B-it vLLM ready
text+image->text · google · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
26B
Paramètres
262K
Fenêtre de contexte
80GB
VRAM minimale
POST /api/v1/chat/completions 200 OK

Caractéristiques

Paramètres 26B
Fenêtre de contexte 262,144 tokens
VRAM minimale 80 GB
Architecture Gemma4ForConditionalGeneration (vLLM)
Licence apache-2.0
Modalité text+image->text
Date de sortie March 2026
Éditeur google ↗

Tarifs

Router partagé · par token
€0.12
Entrée (par 1M de tokens)
€0.58
Sortie (par 1M de tokens)
GPU dédié · par heure
à partir de 2,03 € par heure
Votre propre instance vLLM sur un cloud européen (80 Go de VRAM), facturée à l'heure.

Router européen partagé, paiement au token, scale-to-zero. Les déploiements GPU dédiés sont facturés à l'heure, voir tarifs.

✓ Fonctionnement vérifié le 27-07-2026, réponse en 5655 ms sur notre infrastructure européenne.

Indice Bench

Bench est notre indice de qualité pour chaque modèle, de 0 à 100. Il s'appuie sur des mesures publiques (Epoch AI avec une quarantaine de benchmarks, LiveBench, LMArena et d'autres) et est actualisé chaque matin. Là où personne ne mesure, il affiche une estimation avec une fourchette.

64,8 / 100 · Mesuré

Mesuré par Epoch AI sur 6 benchmarks, avec une fourchette.

Fourchette de 60,7 à 66,8 · Rang 110 sur 277 chez Epoch AI

Sources: Epoch AI ↗ · LiveBench ↗ · LMArena ↗ · Mis à jour chaque jour, dernière fois le 19-10-2026

Tous les benchmarks (6)
OTIS Mock AIME 2024-2025 82,2
GPQA diamond 64,3
DTBench 58,2
WeirdML 35,2
LMCA 34,9
Chess Puzzles 1,1

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Remplacement direct d'OpenAI : changez uniquement l'URL de base et la clé API. Le format Anthropic (/v1/messages) est également pris en charge.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemma-4-26B-A4B-it",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Questions fréquentes

Puis-je exécuter gemma 4 26B A4B it dans l'UE ?

Oui. HostYourAI exécute gemma 4 26B A4B it sur des GPU situés dans des centres de données européens via vLLM. Les prompts et les réponses ne quittent jamais l'UE, et aucun fournisseur de cloud américain n'intervient dans la chaîne.

L'hébergement de gemma 4 26B A4B it est-il conforme au RGPD ?

Oui. Tout le traitement a lieu au sein de l'UE, un accord de traitement des données (DPA) est disponible et la liste des sous-traitants est publique. Des poids open source signifient aussi : aucun entraînement sur vos données.

Combien coûte gemma 4 26B A4B it ?

Via le Router européen partagé, vous payez 0.12 € par million de tokens d'entrée et 0.58 € par million de tokens de sortie, sans coûts fixes. Pour de gros volumes ou pour l'isolation, vous pouvez aussi exécuter gemma 4 26B A4B it sur une instance GPU dédiée facturée à l'heure.

L'API est-elle compatible avec OpenAI ?

Oui. Vous utilisez les SDK OpenAI standard avec une URL de base personnalisée (https://hostyourai.com/api/v1). L'API Anthropic Messages est également prise en charge en remplacement direct.

Autres modèles de Google

diffusiongemma 26B A4B it

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26B 262K contexte Voir le modèle →
gemma 4 31B it qat w4a16 ct

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

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gemma 4 26B A4B it qat q4 0 unquantized

[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

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[!Note] This model card is for the new versions of the Gemma 4 family optimized with Quantization-Aware Training (QAT), which allows preserving similar quality to bfloat16 while dramatically reducing the memory requirements to load the model. Four versions of the QAT checkpoints are available: Unquantized QAT checkpoints (Q40): Half-precision weights extracted from the QAT pipeline, ideal for custom downstream compilation and research. Available for Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, and 31B, and their drafter models. GGUF (Q40): Ready-to-deploy formats for broad ecosystem compatibility. Availabl

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gemma 4 31B

Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on E2B, E4B, and 12B) and generating text output. This release includes open-weights models in both pre-trained and instruction-tuned variants. Gemma 4 features a context window of up to 256K tokens and maintains multilingual support in over 140 languages.

33B 262K contexte Voir le modèle →
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Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on E2B, E4B, and 12B) and generating text output. This release includes open-weights models in both pre-trained and instruction-tuned variants. Gemma 4 features a context window of up to 256K tokens and maintains multilingual support in over 140 languages.

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