Gemma 4 E4B vs Hy3 preview
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemma 4 E4B de Google y Hy3 preview de Tencent compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Gemma 4 E4B ofrece una ventana de contexto de 131.1K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Hy3 preview ofrece 262.1K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Gemma 4 E4B
Modelo Base de Pesos AbiertosGemma 4 E4B de Google es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 131K, velocidad de 190 tokens/s, índice de inteligencia de 65/100 y tar
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Hy3 preview
Modelo Base de Pesos AbiertosHy3 preview de Tencent es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 88 tokens/s, índice de inteligencia de 79/100 y tar
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Hy3 preview has a larger context window (262K vs 131K tokens).
- Gemma 4 E4B is faster at 190 tok/s vs 88 tok/s.
| Característica | Gemma 4 E4B | Hy3 preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 65 | 79 |
Provider | Tencent | |
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 | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 190 tok/s | 88 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemma 4 E4B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 131K con hasta 16K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1320)
- Rendimiento ágil de 190 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 220 ms
- Pesos abiertos (E4B (4B)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Hy3 preview · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 262K con hasta 8K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 76.5% · Arena Elo 1310)
- Rendimiento ágil de 88 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 440 ms
- Pesos abiertos (Confidential / 140B MoE) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemma 4 E4B | Hy3 preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 4K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 1K | 3K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Gemma 4 E4B | Hy3 preview |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemma-4-e4b | hy3-preview |
| 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 | Edge-optimized dense open transformer | Preview Open Reasoning MoE Transformer |
| Parameters | E4B (4B) | Confidential / 140B MoE |
| 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) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| 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) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 87 GB VRAM (4-bit Quantized) · 301 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 |
| Output Modalities | text | text |
Gemma 4 E4B vs Hy3 preview: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Gemma 4 E4B or Hy3 preview?
Hy3 preview is more intelligent. It scores 79 compared with 65 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemma 4 E4B is faster, generating 190 tokens per second compared with 88 tokens per second.
Which model has lower latency?
Gemma 4 E4B has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.44s.
Which model has a larger context window?
Hy3 preview has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 131.1K tokens.
Veredicto
Tanto Gemma 4 E4B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Hy3 preview (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Hy3 preview lidera en inteligencia general y programación, Gemma 4 E4B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemma 4 E4B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Gemma 4 E4B o Hy3 preview?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Hy3 preview obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Gemma 4 E4B frente a Hy3 preview?+
Gemma 4 E4B cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Hy3 preview cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Gemma 4 E4B es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Gemma 4 E4B cuenta con 131.1K tokens de contexto frente a 262.1K tokens de Hy3 preview. En velocidad de inferencia, Gemma 4 E4B ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Google y Tencent, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).