হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemma 4 31B by Google and Gemma 4 26B A4B by Google represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemma 4 26B A4B leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Google

Gemma 4 31B

ওপেন রিজনিং

Largest ডেন্স ওপেন রিজনিং মডেল মধ্যে Gemma 4 series সম্বলিত 262K কনটেক্সট এবং নেটিভ চেইন-অফ-থট.

Intelligence Index81 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

68.5%

Google

Gemma 4 26B A4B

দক্ষ MoE

Highly efficient ওপেন MoE মডেল activating শুধুমাত্র 4B প্যারামিটারসমূহ প্রতি টোকেন এর জন্য blazing দ্রুত লোকাল ইনফারেন্স.

Intelligence Index74 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

61%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Gemma 4 26B A4B is faster at 160 tok/s vs 80 tok/s.
  • Gemma 4 31B leads on SWE-bench coding (68.5% vs 61.0%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGemma 4 31BGemma 4 26B A4B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8174
Provider
GoogleGoogle
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 text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
80 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
68.5%61%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
77%71.5%

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Gemma 4 31B
+7.5% SWE-bench lead
খরচ
Tied
Identical monthly runtime cost
স্পিড
Gemma 4 26B A4B
+100% faster generation
কনটেক্সট
Tied
262.1K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Gemma 4 31BGemma 4 26B A4B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

68.5%vs61%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

77%vs71.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

84.8%vs80.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1410ptsvs1365pts
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

86%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs160 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Gemma 4 31B0.48s
Gemma 4 26B A4B0.29s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemma 4 31B6.73s
Gemma 4 26B A4B3.42s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemma 4 31B মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Gemma 4 26B A4B মাসিক API বিল
$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 31B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • ফ্রন্টিয়ার-grade রিজনিং মধ্যে ওপেন-weight 31B package
  • Expansive 262K কনটেক্সট উইন্ডো
  • প্রতিযোগিতামূলক কোডিং এবং গণিত benchmark scores
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • প্রয়োজন হয় 32GB+ VRAM বা 4-bit quantisation প্রতি run locally
  • Slower প্রজন্ম গতি যখন চেইন-অফ-থট হয় সক্রিয়

Gemma 4 26B A4B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 4B সক্রিয় ইনফারেন্স compute সহ 26B প্যারামিটার expressiveness
  • উচ্চ থ্রুপুট এর ওপর ভোক্তা workstations
  • 262K কনটেক্সট উইন্ডো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • প্রয়োজন হয় enough RAM প্রতি hold সমস্ত 26B weights
  • Slightly কম robust এর ওপর এজ-case লজিক চেয়ে ডেন্স 31B

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricGemma 4 31BGemma 4 26B A4B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K8K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
6K3K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যGemma 4 31BGemma 4 26B A4B
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)models/gemma-4-31bmodels/gemma-4-26b-a4b
API প্রোটোকলGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
রিলিজ তারিখ2026-042026-04
নলেজ কাটঅফJanuary 2026January 2026
আর্কিটেকচারDense open reasoning transformer with native thinkingSparse Mixture-of-Experts open transformer (26B total, 4B active)
প্যারামিটার স্কেল31B26B (4B active MoE)
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়)পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLvLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সবিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্সবিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 67 GB VRAM (নেটিভ BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 16 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 56 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 4 31B or Gemma 4 26B A4B?

Gemma 4 31B is more intelligent. It scores 81 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 80 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 0.48s.

চূড়ান্ত মতামত

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemma 4 31B if your priority is Private enterprise reasoning servers, local software development, and deep research. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemma 4 26B A4B if your workflow prioritizes High-throughput local serving, private chatbots, and fast document analysis. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

How does Gemma 4 31B compare to Gemma 4 26B A4B in API token pricing and cost per token?+

Both Gemma 4 31B and Gemma 4 26B A4B are open-weights foundation models available at $0.00 direct API cost when self-hosted, or offered at identical baseline rates across major inference providers. Model selection depends on GPU deployment sizing and specialized benchmark performance rather than raw token price.

Which model has a larger context window: Gemma 4 31B or Gemma 4 26B A4B?+

Both Gemma 4 31B and Gemma 4 26B A4B offer an identical context window of 262K tokens (~197k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.

Which AI model is better for software engineering and coding: Gemma 4 31B or Gemma 4 26B A4B?+

Gemma 4 31B scores 68.5% on SWE-bench Verified while Gemma 4 26B A4B scores 61%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Gemma 4 31B holds the verified benchmark lead.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemma 4 31B and Gemma 4 26B A4B?+

Gemma 4 31B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemma 4 26B A4B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.

How does inference speed (tokens per second) compare between Gemma 4 31B and Gemma 4 26B A4B?+

Gemma 4 31B generates approximately 80 tokens per second, while Gemma 4 26B A4B delivers 160 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemma 4 26B A4B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemma 4 31B and Gemma 4 26B A4B to optimize costs?+

Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to Gemma 4 26B A4B, and route deep architectural or complex reasoning queries to Gemma 4 31B. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs