GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Gemma 3n vs Gemma 3

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemma 3n vs Gemma 3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google का Gemma 3n और Google का Gemma 3 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Gemma 3n में 32K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Gemma 3 में 131.1K 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 3n

ऑडियो और स्पीच AI मॉडल

Google का Gemma 3n प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 32K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 150 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 52/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

32K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

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

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 32K tokens).
  • Gemma 3n is faster at 150 tok/s vs 105 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemma 3nGemma 3
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5268
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
32K tokens~48 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
150 tok/s105 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A61%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Gemma 3n
+43% faster generation
Context
Gemma 3
131.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

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

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

N/Avs61%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

64%vs78%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1220ptsvs1335pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

150 tok/s vs105 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 3n0.22s
Gemma 30.32s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemma 3n3.55s
Gemma 35.08s

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 3n Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Gemma 3 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 3n · Strengths & Key Advantages

  • 32K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 64% · Arena Elo 1220)
  • 150 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 220ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (2B / 5B) — 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 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

Token Use & Task Economics

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

MetricGemma 3nGemma 3
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
3K5K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemma 3nGemma 3
Official API Model ID (SDK)models/gemma-3nmodels/gemma-3
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2025-062025-03
Knowledge CutoffMarch 2025December 2024
ArchitectureEdge-optimized multimodal transformer with audio supportNative multimodal open transformer with expanded context
Parameters2B / 5B1B / 4B / 12B / 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)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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) · Audio (~25–32 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
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, vision, audiotext, vision
Output Modalitiestexttext

Gemma 3n vs Gemma 3: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 3n or Gemma 3?

Gemma 3 is more intelligent. It scores 68 compared with 52 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemma 3n is faster, generating 150 tokens per second compared with 105 tokens per second.

Which model has lower latency?

Gemma 3n has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.32s.

Which model has a larger context window?

Gemma 3 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32K tokens.

निष्कर्ष

Gemma 3n (प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemma 3 (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, 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 3n तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemma 3n बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Gemma 3n या Gemma 3 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 3n और Gemma 3 में किसका API सस्ता है?+

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

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Gemma 3n में 32K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemma 3 में 131.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemma 3n 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)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

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