Head-to-Head Model Comparison

Gemma 4 E4B vs Gemma 4 E2B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Verificato dal team di ricerca di GetInfoUsUltima verifica: October 2026Politica editoriale
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Gemma 4 E4B vs Gemma 4 E2B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemma 4 E4B di Google e Gemma 4 E2B di Google sono due modelli di IA di riferimento. Gemma 4 E4B offre una finestra di contesto di 131.1K token a $0.00/$0.00 per milione di token, mentre Gemma 4 E2B mette a disposizione 131.1K token di contesto a $0.00/$0.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.

Confronto Diretto (VS)

Cambia e Confronta Qualsiasi Modello

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 4 E4B

Modello Base a Pesi Aperti

Gemma 4 E4B 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 131K, velocità di 190 token/s, indice di intelligenza di 65/100 e t

Intelligence Index65 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemma 4 E2B

Modello Base a Pesi Aperti

Gemma 4 E2B 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 131K, velocità di 260 token/s, indice di intelligenza di 55/100 e t

Intelligence Index55 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Differenze Chiave a Colpo d’Occhio

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemma 4 E4BGemma 4 E2B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6555
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 text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
190 tok/s260 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

Chi vince in ogni categoria?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Gemma 4 E2B
+37% faster generation
Context
Tied
131.1K tokens window

Punteggi Benchmark Verificati

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

Gemma 4 E4BGemma 4 E2B
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs67.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1320ptsvs1260pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

190 tok/s vs260 tok/s

Latenza e Tempo di Risposta

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 4 E4B0.22s
Gemma 4 E2B0.18s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemma 4 E4B2.85s
Gemma 4 E2B2.10s

Simulatore Interattivo dei Costi Token

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 4 E4B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Gemma 4 E2B 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 4 E4B · Strengths & Key Advantages

  • Finestra di contesto da 131K con capacità massima di output fino a 16K token (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1320)
  • Throughput elevato di 190 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 220 ms
  • Pesi aperti (E4B (4B)) 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 E2B · Strengths & Key Advantages

  • Finestra di contesto da 131K con capacità massima di output fino a 8K token (MMLU-Pro 67.2% · Arena Elo 1260)
  • Throughput elevato di 260 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 180 ms
  • Pesi aperti (E2B (2B)) 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.

MetricGemma 4 E4BGemma 4 E2B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
4K2K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
1K1K

Specifiche Tecniche

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemma 4 E4BGemma 4 E2B
Official API Model ID (SDK)models/gemma-4-e4bmodels/gemma-4-e2b
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-042026-04
Knowledge CutoffJanuary 2026January 2026
ArchitectureEdge-optimized dense open transformerUltra-compact edge transformer
ParametersE4B (4B)E2B (2B)
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)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) · 9 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, vision
Output Modalitiestexttext

Gemma 4 E4B vs Gemma 4 E2B: Risposte Rapide (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.

Verdetto

Sia Gemma 4 E4B (Ideale per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Gemma 4 E2B (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 E4B guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Gemma 4 E2B garantisce una generazione più rapida e Gemma 4 E4B offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.

Domande Frequenti (FAQ)

Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Gemma 4 E4B o Gemma 4 E2B?+

Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Gemma 4 E4B. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.

Qual è la differenza di prezzo API tra Gemma 4 E4B e Gemma 4 E2B?+

Gemma 4 E4B costa $0.00 / $0.00 per milione di token di input/output, mentre Gemma 4 E2B costa $0.00 / $0.00. Nel costo combinato, Gemma 4 E4B risulta più economico.

Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+

Gemma 4 E4B supporta 131.1K token di contesto contro 131.1K token di Gemma 4 E2B, mentre Gemma 4 E2B offre una velocità di generazione superiore.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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).