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Head-to-Head Model Comparison

Gemma 3 vs Gemma 2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Gemma 3 vs Gemma 2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google का Gemma 3 और Google का Gemma 2 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Gemma 3 में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Gemma 2 में 8.2K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemma 3

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Google का Gemma 3 टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 105 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 68/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index68 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemma 2

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Google का Gemma 2 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 8K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 110 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 58/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

Intelligence Index58 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Gemma 3 has a larger context window (131K vs 8K tokens).
  • Gemma 2 is faster at 110 tok/s vs 105 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemma 3Gemma 2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6858
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
131.1K tokens~197 A4 pages of text8.2K tokens~12 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
61%N/A

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Gemma 2
+5% faster generation
Context
Gemma 3
131.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Gemma 3Gemma 2
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

61%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

78%vs68.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1335ptsvs1250pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs110 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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 30.32s
Gemma 20.30s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemma 35.08s
Gemma 24.85s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemma 3 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Gemma 2 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 3 · Strengths & Key Advantages

  • 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 78%)
  • 105 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 320ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (1B / 4B / 12B / 27B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Gemma 2 · Strengths & Key Advantages

  • 8K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 68.5% · Arena Elo 1250)
  • 110 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 300ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (2B / 9B / 27B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

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

MetricGemma 3Gemma 2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
5K3K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemma 3Gemma 2
Official API Model ID (SDK)models/gemma-3models/gemma-2
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2025-032024-06
Knowledge CutoffDecember 2024May 2024
ArchitectureNative multimodal open transformer with expanded contextDense transformer with sliding window attention and soft-capping
Parameters1B / 4B / 12B / 27B2B / 9B / 27B
Enterprise Rate Limits (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
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 & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Gemma 3 vs Gemma 2: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 3 or Gemma 2?

Gemma 3 is more intelligent. It scores 68 compared with 58 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemma 2 is faster, generating 110 tokens per second compared with 105 tokens per second.

Which model has lower latency?

Gemma 2 has lower latency, with a time to first token of 0.30s compared with 0.32s.

Which model has a larger context window?

Gemma 3 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 8.2K tokens.

निष्कर्ष

Gemma 3 (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemma 2 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemma 3 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemma 2 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemma 3 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Gemma 3 या Gemma 2 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemma 3 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Gemma 3 और Gemma 2 में किसका API सस्ता है?+

Gemma 3 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Gemma 2 की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Gemma 3 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Gemma 3 में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemma 2 में 8.2K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemma 2 तेज़ है।

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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: Google और Google आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।