Head-to-Head Model Comparison

Gemma 4 26B A4B vs Qwen3.6 27B

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 4 26B A4BProfile

Qwen3.6 27BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemma 4 26B A4B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Gemma 4 26B A4B من Google مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 160 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 74/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index74 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

61%

Alibaba

Qwen3.6 27B

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج Qwen3.6 27B من Alibaba مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 92 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 77/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index77 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
Gemma 4 26B A4B is faster at 160 tok/s vs 92 tok/s.

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

Feature	Gemma 4 26B A4B	Qwen3.6 27B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	74	77
Provider	Google	Alibaba
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	262.1K tokens~393 A4 pages of text	262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	33K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	160 tok/s	92 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	61%	N/A
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	71.5%	58%

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Tied

Identical monthly runtime cost

Speed

Gemma 4 26B A4B

+74% faster generation

Context

Tied

262.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Gemma 4 26B A4BQwen3.6 27B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

61%vsN/A

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

71.5%vs58%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

80.5%vs75.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1365ptsvs1295pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs92 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 4 26B A4B0.29s

Qwen3.6 27B0.39s

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

Gemma 4 26B A4B3.42s

Qwen3.6 27B5.82s

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 4 26B A4B Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Qwen3.6 27B 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 4 26B A4B · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (SWE-bench Verified 61% · GPQA Diamond 71.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 160 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 290 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (26B (4B MoE)) 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

Qwen3.6 27B · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (GPQA Diamond 58% · MMLU-Pro 75.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 92 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 390 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (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 4 26B A4B	Qwen3.6 27B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	8K	14K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	3K	3K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Gemma 4 26B A4B	Qwen3.6 27B
Official API Model ID (SDK)	models/gemma-4-26b-a4b	qwen3-6-27b-instruct
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2026-04	2026-04
Knowledge Cutoff	January 2026	February 2026
Architecture	Sparse Mixture-of-Experts open transformer (26B total, 4B active)	Refined Dense Multimodal Transformer
Parameters	26B (4B active MoE)	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	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
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)	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) · 16 GB VRAM (4-bit Quantized) · 56 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (4-bit Quantized) · 58 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
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	text, vision
Output Modalities	text	text

Gemma 4 26B A4B vs Qwen3.6 27B: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 4 26B A4B or Qwen3.6 27B?

Qwen3.6 27B is more intelligent. It scores 77 compared with 74 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemma 4 26B A4B is faster, generating 160 tokens per second compared with 92 tokens per second.

Which model has lower latency?

Gemma 4 26B A4B has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.39s.

الحكم النهائي

يتميز كل من Gemma 4 26B A4B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen3.6 27B (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Qwen3.6 27B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemma 4 26B A4B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemma 4 26B A4B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Gemma 4 26B A4B أم Qwen3.6 27B؟+

يتصدر Qwen3.6 27B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Gemma 4 26B A4B وQwen3.6 27B؟+

يبلغ سعر Gemma 4 26B A4B نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen3.6 27B نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemma 4 26B A4B الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Gemma 4 26B A4B سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 262.1K رمز لنموذج Qwen3.6 27B، بينما يتفوق Gemma 4 26B A4B 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)

Gemma 4 26B A4B vs Qwen3.6 27B

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Gemma 4 26B A4B

Qwen3.6 27B

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Gemma 4 26B A4B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Qwen3.6 27B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

Gemma 4 26B A4B vs Qwen3.6 27B: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading