Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Gemma 4 31B di Google e Gemma 4 26B A4B di Google sono due modelli di IA di riferimento. Gemma 4 31B offre una finestra di contesto di 262.1K token a $0.00/$0.00 per milione di token, mentre Gemma 4 26B A4B mette a disposizione 262.1K token di contesto a $0.00/$0.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemma 4 31B
Ragionamento a Pesi ApertiGemma 4 31B di Google è un modello di IA progettato per il ragionamento Chain-of-Thought a pesi aperti ad alta efficienza algoritmica, con finestra di contesto da 262K, velocità di 80 token/s, indice di intelligenza di 81/100 e tariffa di a
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
68.5%
Gemma 4 26B A4B
Modello Base a Pesi ApertiGemma 4 26B A4B di Google è un modello di IA progettato per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, con finestra di contesto da 262K, velocità di 160 token/s, indice di intelligenza di 74/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
61%
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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%).
| Feature | Gemma 4 31B | Gemma 4 26B A4B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 74 |
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 | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 68.5% | 61% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 77% | 71.5% |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkPunteggi Benchmark Verificati
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemma 4 31B · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 262K con capacità massima di output fino a 33K token (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 77%)
- Throughput elevato di 80 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 480 ms
- Pesi aperti (31B) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Gemma 4 26B A4B · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 262K con capacità massima di output fino a 33K token (SWE-bench Verified 61% · GPQA Diamond 71.5%)
- Throughput elevato di 160 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 290 ms
- Pesi aperti (26B (4B MoE)) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemma 4 31B | Gemma 4 26B A4B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 8K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 3K |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemma 4 31B | Gemma 4 26B A4B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemma-4-31b | models/gemma-4-26b-a4b |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-04 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | January 2026 |
| Architecture | Dense open reasoning transformer with native thinking | Sparse Mixture-of-Experts open transformer (26B total, 4B active) |
| Parameters | 31B | 26B (4B active 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) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 67 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 16 GB VRAM (4-bit Quantized) · 56 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B A4B: Risposte Rapide (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.
Verdetto
Sia Gemma 4 31B (Ideale per il ragionamento Chain-of-Thought a pesi aperti ad alta efficienza algoritmica, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Gemma 4 26B A4B (Ideale per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Gemma 4 31B guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Gemma 4 26B A4B garantisce una generazione più rapida e Gemma 4 31B offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Gemma 4 31B o Gemma 4 26B A4B?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Gemma 4 31B. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra Gemma 4 31B e Gemma 4 26B A4B?+
Gemma 4 31B costa $0.00 / $0.00 per milione di token di input/output, mentre Gemma 4 26B A4B costa $0.00 / $0.00. Nel costo combinato, Gemma 4 31B risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
Gemma 4 31B supporta 262.1K token di contesto contro 262.1K token di Gemma 4 26B A4B, mentre Gemma 4 26B A4B offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemma 4 26B A4B vs Qwen3.6 27B: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Gemma 4 31B vs Llama 3.3 70B: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Gemma 4 31B vs Mistral Small 4: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Gemma 4 E2B vs Gemma 4 31B: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Confronto Benchmark, Prezzi API e Velocità (2026)Confronta
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.
Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Google e Google, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).