Gemma 4 26B-A4B

Google 日本語画像入力長文
比較に入れる
パラメータ
25.8B
アクティブ 3.8B(MoE)
いちばん小さい量子化
14.5GB
MLX 4bit
KV キャッシュ(8K・FP16)
0.27GB
公称コンテキスト 256K
乗るスペック
50/ 64
クラスタ構成を含む・8K

コンテキスト長と必要メモリ

横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る
4bit 前後6bit 前後8bit 前後16bit各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
0GB20GB40GB60GB80GB100GB4K8K16K32K64K128K256Kコンテキスト長 →RTX 4090 24GB 23GBRTX 5090 32GB 31GBM5 Max 128GB 96GB

スペックごとの推定速度

decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化

Gemma 4 26B-A4B は、作業ごとにどのくらいか

  • AIエージェント軽量級未満。勝つ確率: Claude Opus 5.5 に 15%・Claude Sonnet 5.5 に 13%・Claude Haiku 5.5 に 38%(1 ベンチ・比べた相手 4 モデル)
  • コーディング軽量級(Gemini 3.5 Flash-Lite と同じくらい)(1 ベンチ・比べた相手 14 モデル)
  • 検索・調べもの数字なし(判定できません)
  • 知識・推論中位級未満。勝つ確率: Claude Sonnet 5.5 に 13%・Claude Haiku 5.5 に 17%(3 ベンチ・比べた相手 32 モデル)
  • 数学目印なし(1 ベンチ・比べた相手 6 モデル)
  • 日本語目印なし(1 ベンチ・比べた相手 7 モデル)
  • 画像理解目印なし(1 ベンチ・比べた相手 7 モデル)

同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています(チェスや LLM のアリーナと同じ考え方)。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。

作業ごとの位置

Gemma 4 26B-A4Bクラウドモデル(点に乗せると名前)縦線は階層の目印(右ほど強い)
AIエージェントツールを使って作業を進める(ターミナル操作…最上位級中位級軽量級軽量級未満
コーディング実際のリポジトリのバグ修正、競技プログラミ…中位級軽量級軽量級
検索・調べものWeb を検索して答えを探し当てる数字なし
知識・推論専門知識の問題、難問最上位級中位級中位級未満
数学数学オリンピック級の問題目印なし
日本語日本語を含む多言語での知識問題目印なし
画像理解図表・写真を読んで答える目印なし

用途で変わる:チャット・コーディング・AIエージェント

チャット

コンテキスト 8K

短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化

乗るスペック 9 / 9・最小構成で 28.6 GB(うち KV 0.3 GB)

RTX 5090 32GB193UD-Q6_K_XLRTX 4090 24GB164UD-Q4_K_XLM5 Ultra 256GB152MLX 8bitM5 Ultra 512GB152MLX 8bitRTX PRO 6000 Blac…121BF16M5 Max 64GB77.9MLX 8bitM5 Max 128GB77.9MLX 8bitRyzen AI Max+ 395…33.3Q8_0DGX Spark 128GB22.9BF16

コーディング

コンテキスト 64K

リポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化

乗るスペック 9 / 9・最小構成で 29.2 GB(うち KV 0.8 GB)

RTX 5090 32GB178UD-Q6_K_XLRTX 4090 24GB145UD-Q4_K_XLM5 Ultra 256GB134MLX 8bitM5 Ultra 512GB134MLX 8bitRTX PRO 6000 Blac…115BF16M5 Max 64GB68.8MLX 8bitM5 Max 128GB68.8MLX 8bitRyzen AI Max+ 395…29.5Q8_0DGX Spark 128GB21.4BF16

AIエージェント

コンテキスト 128K

ツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化

乗るスペック 9 / 9・最小構成で 29.8 GB(うち KV 1.4 GB)

RTX 5090 32GB164UD-Q6_K_XLRTX 4090 24GB129UD-Q4_K_XLM5 Ultra 256GB119MLX 8bitM5 Ultra 512GB119MLX 8bitRTX PRO 6000 Blac…109BF16M5 Max 64GB60.6MLX 8bitM5 Max 128GB60.6MLX 8bitRyzen AI Max+ 395…26.1Q8_0DGX Spark 128GB19.9BF16

コンテキスト長と推定 decode 速度

コンテキストが長いほど KV キャッシュを読む分だけ遅くなる。線が切れたところで乗らなくなる
M5 Max 64GBM5 Ultra 256GBRTX 4090 24GB
0501001502004K8K16K32K64K128K256Kコンテキスト長 →↑ decode tok/s(推定)チャット 8Kコーディング 64KAIエージェント 128K

用途ごとに見るベンチ

Gemma 4 26B-A4B はどのあたりか

  • Terminal-Bench 2.0:Gemma 4 26B-A4B の数字なし
  • τ²-Bench:5 モデル中 4 位。クラウドでいちばん近いのは Claude Opus 4.6(91.9)。それより下のクラウドはなし
  • SWE-bench Verified:Gemma 4 26B-A4B の数字なし
  • Humanity's Last Exam:25 モデル中 24 位。クラウドでいちばん近いのは Qwen3.7 Plus(34.7)。それより下のクラウドはなし
  • Artificial Analysis Intelligence Index:Gemma 4 26B-A4B の数字なし同じ条件

数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件(推論モード・ツールの有無など)は揃っていません。目安として見てください。

Terminal-Bench 2.0

6 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)

τ²-Bench

5 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)
Claude Opus 4.691.9Gemma 4 31B76.9Gemma 4 12B69.0Gemma 4 26B-A4B68.2 ◀ ここGemma 4 E4B42.2

SWE-bench Verified

10 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)

Humanity's Last Exam

25 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)

ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外

Claude Fable 5.160.9Claude Sonnet 5.556.9Kimi K3.1 Pro51.1Kimi K3.1 Pro (AP…51.1Claude Haiku 5.545.9Kimi K343.5Claude Sonnet 543.2DeepSeek V4 Pro (…42.7DeepSeek V4.1 Fla…42.6GLM-5.240.5Claude Opus 4.640.0DeepSeek V4 Pro37.7DeepSeek V4.1 Fla…36.8Qwen3.8 Flash-Next35.9Qwen3.7 Plus34.7Qwen3.8 27B30.8Qwen3.6 27B24.0Qwen3.6 35B-A3B21.4Gemma 4 31B19.5MiniMax M2.519.4gpt-oss-120b14.9gpt-oss-20b10.9Seed-OSS 36B10.1Gemma 4 26B-A4B8.7 ◀ ここGemma 4 12B5.2

Artificial Analysis Intelligence Index

26 モデル・全モデル同じ条件(第三者が測定)
Claude Opus 5.559.0GPT-6 Astra57.0GPT-6.1 Sol55.0Claude Sonnet 5.555.0GPT-6.1 Terra51.0Gemini 4 Argon50.0Claude Fable 5.149.0Kimi K3.1 Pro46.0Kimi K3.1 Pro (AP…46.0Muse Wonder44.0Claude Haiku 5.536.0Grok 4.735.0Qwen3.8 Max34.0DeepSeek V4.1 Fla…33.0GLM-5.332.0GLM-5.3 (API)32.0Gemini 3.8 Flash31.0GLM-5.3-Flash28.0GPT-6 Luna28.0Mistral Large 4 (…26.0Mistral Large 4 (…26.0Muse Spark Open 8…25.0DeepSeek V4 Pro (…23.0Qwen3.8 27B20.0Gemini 3.5 Flash-…12.0Gemma 4 31B4.0

スペックごとの判定

スペック判定推奨量子化必要メモリ利用可能最大コンテキスト推定 tok/s
RTX 5070 12GBllama.cpp オフロードで動く UD-Q4_K_XL 18.4 GB 11.0 GB — —
RTX 3060 12GBllama.cpp オフロードで動く UD-Q4_K_XL 18.4 GB 11.0 GB — —
M5 16GBMLX 乗らない MLX 4bit 16.5 GB 12.0 GB — —
M4 16GBMLX 乗らない MLX 4bit 16.5 GB 12.0 GB — —
RTX 5080 16GBllama.cpp オフロードで動く UD-Q4_K_XL 18.4 GB 15.0 GB — —
RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp オフロードで動く UD-Q4_K_XL 18.4 GB 15.0 GB — —
RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp オフロードで動く UD-Q4_K_XL 18.4 GB 15.0 GB — —
RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp オフロードで動く UD-Q4_K_XL 18.4 GB 15.0 GB — —
RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp オフロードで動く UD-Q4_K_XL 18.4 GB 15.0 GB — —
RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp オフロードで動く UD-Q4_K_XL 18.4 GB 15.0 GB — —
M5 Pro 24GBMLX ギリ MLX 4bit 16.5 GB 18.0 GB — 66.3
M5 24GBMLX ギリ MLX 4bit 16.5 GB 18.0 GB — 33.0
M4 Pro 24GBMLX ギリ MLX 4bit 16.5 GB 18.0 GB — 59.0
M4 24GBMLX ギリ MLX 4bit 16.5 GB 18.0 GB — 25.9
RTX 4090 24GBllama.cpp 乗る UD-Q4_K_XL 18.4 GB 23.0 GB 242K 164
RTX 3090 24GBllama.cpp 乗る UD-Q4_K_XL 18.4 GB 23.0 GB 242K 157
Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp 乗る UD-Q4_K_XL 18.4 GB 23.0 GB 242K 159
M5 32GBMLX 乗る MLX 4bit 16.5 GB 24.0 GB 256K 33.0
M4 32GBMLX 乗る MLX 4bit 16.5 GB 24.0 GB 256K 25.9
M2 Max 32GBMLX 乗る MLX 4bit 16.5 GB 24.0 GB 256K 86.4
M1 Max 32GBMLX 乗る MLX 4bit 16.5 GB 24.0 GB 256K 86.4
RTX 5090 32GBllama.cpp 乗る UD-Q6_K_XL 24.6 GB 31.0 GB 256K 193
M5 Max 36GBMLX 乗る MLX 6bit 22.6 GB 27.0 GB 184K 73.6
M4 Max 36GBMLX 乗る MLX 6bit 22.6 GB 27.0 GB 184K 65.6
M3 Max 36GBMLX 乗る MLX 6bit 22.6 GB 27.0 GB 184K 48.0
M5 Max 48GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 36.0 GB 256K 77.9
M5 Pro 48GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 36.0 GB 256K 39.0
M4 Max 48GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 36.0 GB 256K 69.3
M4 Pro 48GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 36.0 GB 256K 34.7
M3 Max 48GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 36.0 GB 256K 50.8
RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp 乗る Q8_0 28.0 GB 47.0 GB 256K 120
RTX A6000 48GBllama.cpp 乗る Q8_0 28.0 GB 47.0 GB 256K 102
M5 Max 64GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 48.0 GB 256K 77.9
M5 Pro 64GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 48.0 GB 256K 39.0
M4 Max 64GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 48.0 GB 256K 69.3
M4 Pro 64GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 48.0 GB 256K 34.7
M3 Max 64GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 48.0 GB 256K 50.8
M2 Ultra 64GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 48.0 GB 256K 102
M2 Max 64GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 48.0 GB 256K 50.8
M1 Ultra 64GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 48.0 GB 256K 102
M1 Max 64GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 48.0 GB 256K 50.8
Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp 乗る Q8_0 28.0 GB 57.6 GB 256K 33.3
M5 Ultra 96GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 72.0 GB 256K 152
M3 Ultra 96GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 72.0 GB 256K 104
M3 Max 96GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 72.0 GB 256K 38.1
M2 Max 96GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 72.0 GB 256K 50.8
RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp 乗る Q8_0 28.0 GB 95.0 GB 256K 180
M5 Max 128GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 96.0 GB 256K 77.9
M4 Max 128GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 96.0 GB 256K 69.3
M3 Max 128GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 96.0 GB 256K 50.8
M2 Ultra 128GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 96.0 GB 256K 102
M1 Ultra 128GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 96.0 GB 256K 102
DGX Spark 128GBllama.cpp 乗る Q8_0 28.0 GB 115 GB 256K 40.6
Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp 乗る Q8_0 28.0 GB 115 GB 256K 33.3
M2 Ultra 192GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 144 GB 256K 102
M5 Ultra 256GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 192 GB 256K 152
M3 Ultra 256GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 192 GB 256K 104
HPE Private Cloud AI Small(RTX PRO 6000 ×4)llama.cpp 乗る Q8_0 28.0 GB 380 GB 256K 285
M5 Ultra 512GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 384 GB 256K 152
M3 Ultra 512GBMLX 乗る MLX 8bit 28.6 GB 384 GB 256K 104
M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5(RDMA)・exo / MLX distributed 乗る MLX 8bit 29.6 GB 192 GB 256K 86.8
M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5(RDMA)・exo / MLX distributed 乗る MLX 8bit 29.6 GB 768 GB 256K 119
M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5(RDMA)・exo / MLX distributed 乗る MLX 8bit 31.6 GB 1536 GB 256K 108
DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7(200GbE 直結)・vLLM(Ray・テンソル並列) 乗る BF16 56.7 GB 230 GB 256K 40.2

量子化ごとのサイズ

形式量子化サイズ実効 bitリポジトリ
BF16 BF16 48.1 GB 16.00 google/gemma-4-26B-A4B-it
GGUF UD-Q4_K_XL 15.8 GB 5.27 unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF
GGUF UD-Q6_K_XL 21.7 GB 7.22 unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF
GGUF Q8_0 25.0 GB 8.33 unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF
MLX MLX 4bit 14.5 GB 4.84 lmstudio-community/gemma-4-26B-A4B-it-MLX-4bit
MLX MLX 6bit 20.3 GB 6.75 lmstudio-community/gemma-4-26B-A4B-it-MLX-6bit
MLX MLX 8bit 26.0 GB 8.67 lmstudio-community/gemma-4-26B-A4B-it-MLX-8bit

Hugging Face のファイルサイズ(本体の重みのみ)。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。

基本情報

パラメータ
25.8B(アクティブ 3.8B)(MoE)
層数
30
KV を持つ層
25層×4,096要素(窓 1K)、5層×1,024要素
入力
テキスト・画像
ライセンス
apache-2.0
公開日
2026-03-11
配布元
google/gemma-4-26B-A4B-it

起動コマンドの例

mlx_lm.server --model lmstudio-community/gemma-4-26B-A4B-it-MLX-4bit
llama-server -hf unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL -c 8192
ollama run hf.co/unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL
vllm serve google/gemma-4-26B-A4B-it --max-model-len 8192

ECN 実測

このモデルの ECN 実測はまだありません。

ベンチマークと出典

ベンチマークスコア出典条件日付
MMLU-Pro 82.6 ベンダー instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) 2026-03-11
AIME 2026 88.3 ベンダー instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); no tools 2026-03-11
LiveCodeBench 77.1 ベンダー instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); LiveCodeBench v6 2026-03-11
GPQA Diamond 82.3 ベンダー instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) 2026-03-11
τ²-Bench 68.2 ベンダー instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); 'Tau2 (average over 3)' domains 2026-03-11
Humanity's Last Exam 8.7 ベンダー instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card); no tools 2026-03-11
MMMLU(多言語) 86.3 ベンダー instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) 2026-03-11
MMMU-Pro 73.8 ベンダー instruction-tuned, vendor self-report (mode not specified in card) 2026-03-11