Head-to-Head Model Comparison

Gemma 3n vs Gemma 3

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Gemma 3nProfile

Gemma 3Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemma 3n

نموذج الصوت والكلام الطبيعي

نموذج Gemma 3n من Google مصمم خصيصاً لـتوليد الكلام البشري الطبيعي ومعالجة الصوت الفورية والنسخ الصوتي الدقيق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 32K وسرعة 150 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 52/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index52 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

32K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemma 3

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج Gemma 3 من Google مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 105 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 68/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index68 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
Gemma 3 has a larger context window (131K vs 32K tokens).
Gemma 3n is faster at 150 tok/s vs 105 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Gemma 3n	Gemma 3
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	52	68
Provider	Google	Google
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.00 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	32K tokens~48 A4 pages of text	131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	4K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	150 tok/s	105 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	N/A
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	N/A	61%

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Tied

Identical monthly runtime cost

Speed

Gemma 3n

+43% faster generation

Context

Gemma 3

131.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemma 3nGemma 3

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs61%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

64%vs78%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1220ptsvs1335pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

150 tok/s vs105 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Gemma 3n0.22s

Gemma 30.32s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Gemma 3n3.55s

Gemma 35.08s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Gemma 3n Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Gemma 3 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Gemma 3n · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 32K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (MMLU-Pro 64% · Arena Elo 1220)
سرعة توليد عالية تبلغ 150 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 220 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (2B / 5B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama

Considerations & Trade-offs

يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Gemma 3 · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 78%)
سرعة توليد عالية تبلغ 105 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 320 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (1B / 4B / 12B / 27B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama

Considerations & Trade-offs

يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Gemma 3n	Gemma 3
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	3K	5K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Gemma 3n vs Gemma 3: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 3n or Gemma 3?

Gemma 3 is more intelligent. It scores 68 compared with 52 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemma 3n is faster, generating 150 tokens per second compared with 105 tokens per second.

Which model has lower latency?

Gemma 3n has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.32s.

Which model has a larger context window?

Gemma 3 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Gemma 3n (مثالي لـتوليد الكلام البشري الطبيعي ومعالجة الصوت الفورية والنسخ الصوتي الدقيق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemma 3 (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemma 3 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemma 3n سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemma 3n الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Gemma 3n أم Gemma 3؟+

يتصدر Gemma 3 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Gemma 3n وGemma 3؟+

يبلغ سعر Gemma 3n نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemma 3 نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemma 3n الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Gemma 3n سياقًا بحجم 32K رمز مقابل 131.1K رمز لنموذج Gemma 3، بينما يتفوق Gemma 3n في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Feature	Gemma 3n	Gemma 3
Official API Model ID (SDK)	models/gemma-3n	models/gemma-3
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2025-06	2025-03
Knowledge Cutoff	March 2025	December 2024
Architecture	Edge-optimized multimodal transformer with audio support	Native multimodal open transformer with expanded context
Parameters	2B / 5B	1B / 4B / 12B / 27B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text, vision, audio	text, vision
Output Modalities	text	text

Gemma 3n vs Gemma 3

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Gemma 3n

Gemma 3

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Gemma 3n · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemma 3 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

Gemma 3n vs Gemma 3: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading