Gemma 4 E4B vs Gemma 4 E2B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemma 4 E4B by Google and Gemma 4 E2B 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 131K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemma 4 E2B 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.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Gemma 4 E4B
অন-ডিভাইস ৪Bকমপ্যাক্ট 4B ওপেন মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি দ্রুত এর ওপর-device ইনফারেন্স, কোডিং subagents, এবং responsive apps.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Gemma 4 E2B
অন-ডিভাইস ২BGoogle-এর সর্বাধিক লাইটওয়েট 2B ওপেন মডেল মধ্যে Gemma 4 lineup, এর জন্য নির্মিত resource-constrained এজ chips.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Gemma 4 E2B is faster at 260 tok/s vs 190 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Gemma 4 E4B | Gemma 4 E2B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 65 | 55 |
Provider | ||
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 | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 190 tok/s | 260 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Gemma 4 E4B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- লাইটওয়েট মেমোরি ফুটপ্রিন্ট (আওতায় 5GB quantized)
- চলে smoothly এর ওপর laptops এবং mobile devices
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Narrower বিশ্ব knowledge breadth চেয়ে 31B
- Simplified চেইন-অফ-থট গভীরতা
Gemma 4 E2B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- আল্ট্রা-স্বল্প মেমোরি consumption (আওতায় 2.5GB)
- Blazing দ্রুত 260 tps এর ওপর ভোক্তা laptops
- ওপেন-ওয়েটস
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Basic রিজনিং শুধুমাত্র
- Struggles সহ convoluted মাল্টি-স্টেপ puzzles
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemma 4 E4B | Gemma 4 E2B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 4K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 1K | 1K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemma 4 E4B | Gemma 4 E2B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemma-4-e4b | models/gemma-4-e2b |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2026-04 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2026 | January 2026 |
| আর্কিটেকচার | Edge-optimized dense open transformer | Ultra-compact edge transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | E4B (4B) | E2B (2B) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| 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 TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স | বিল্ট-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 বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 9 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemma 4 E4B vs Gemma 4 E2B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 4 E4B or Gemma 4 E2B?
Gemma 4 E4B is more intelligent. It scores 65 compared with 55 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemma 4 E2B is faster, generating 260 tokens per second compared with 190 tokens per second.
Which model has lower latency?
Gemma 4 E2B has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.22s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemma 4 E4B if your priority is Edge robotics, laptop coding assistants, and private personal assistants. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemma 4 E2B if your workflow prioritizes Smartphones, IoT microcontrollers, and ultra-fast local keyword/entity extractors. 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 E4B compare to Gemma 4 E2B in API token pricing and cost per token?+
Both Gemma 4 E4B and Gemma 4 E2B 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 E4B or Gemma 4 E2B?+
Both Gemma 4 E4B and Gemma 4 E2B offer an identical context window of 131K tokens (~98k 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 E4B or Gemma 4 E2B?+
Gemma 4 E4B scores at the frontier of coding benchmarks, while Gemma 4 E2B scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Gemma 4 E4B provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemma 4 E4B and Gemma 4 E2B?+
Gemma 4 E4B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemma 4 E2B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemma 4 E4B and Gemma 4 E2B?+
Gemma 4 E4B generates approximately 190 tokens per second, while Gemma 4 E2B delivers 260 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemma 4 E2B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemma 4 E4B and Gemma 4 E2B 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 E2B, and route deep architectural or complex reasoning queries to Gemma 4 E4B. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- DeepSeek V4 vs Gemma 4 E2B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 4 E2B vs Gemma 4 31B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemma 4 E4B vs Hy3 preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
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