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Head-to-Head Model Comparison

Gemma 4 26B A4B vs Qwen3.6 27B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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Gemma 4 26B A4B vs Qwen3.6 27B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GoogleのGemma 4 26B A4BとAlibabaのQwen3.6 27Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Gemma 4 26B A4Bは262.1K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のQwen3.6 27Bは262.1K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

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 26B A4B

オープンウェイト基盤モデル

Google の Gemma 4 26B A4B は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。262K のコンテキストウィンドウ、毎秒 160 トークンの生成速度、知能指数 74/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

Intelligence Index74 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

61%

Alibaba

Qwen3.6 27B

ネイティブ・マルチモーダルAI

Alibaba の Qwen3.6 27B は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。262K のコンテキストウィンドウ、毎秒 92 トークンの生成速度、知能指数 77/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。

Intelligence Index77 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

ひと目でわかる主な違い

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Gemma 4 26B A4B is faster at 160 tok/s vs 92 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemma 4 26B A4BQwen3.6 27B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7477
Provider
GoogleAlibaba
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 text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
160 tok/s92 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
61%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
71.5%58%

分野別勝者スコアカード

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Gemma 4 26B A4B
+74% faster generation
Context
Tied
262.1K tokens window

検証済みベンチマークスコア比較

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

Gemma 4 26B A4BQwen3.6 27B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

61%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

71.5%vs58%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

80.5%vs75.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1365ptsvs1295pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs92 tok/s

レイテンシ＆応答時間

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 26B A4B0.29s
Qwen3.6 27B0.39s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemma 4 26B A4B3.42s
Qwen3.6 27B5.82s

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

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 26B A4B Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Qwen3.6 27B 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 26B A4B · Strengths & Key Advantages

  • 262K のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 61% · GPQA Diamond 71.5%）
  • 毎秒 160 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 290ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (26B (4B MoE))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Qwen3.6 27B · Strengths & Key Advantages

  • 262K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（GPQA Diamond 58% · MMLU-Pro 75.5%）
  • 毎秒 92 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 390ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (27B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Token Use & Task Economics

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

MetricGemma 4 26B A4BQwen3.6 27B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
8K14K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
3K3K

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemma 4 26B A4BQwen3.6 27B
Official API Model ID (SDK)models/gemma-4-26b-a4bqwen3-6-27b-instruct
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-042026-04
Knowledge CutoffJanuary 2026February 2026
ArchitectureSparse Mixture-of-Experts open transformer (26B total, 4B active)Refined Dense Multimodal Transformer
Parameters26B (4B active MoE)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 SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
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) · 16 GB VRAM (4-bit Quantized) · 56 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 17 GB VRAM (4-bit Quantized) · 58 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Gemma 4 26B A4B vs Qwen3.6 27B: よくある質問 (FAQ)

Which is more intelligent, Gemma 4 26B A4B or Qwen3.6 27B?

Qwen3.6 27B is more intelligent. It scores 77 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 92 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 0.39s.

総合評価

Gemma 4 26B A4B（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とQwen3.6 27B（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではQwen3.6 27Bがリードし、応答速度とスループットではGemma 4 26B A4Bが優れ、APIコスト効率ではGemma 4 26B A4Bが有利です。

よくある質問 (FAQ)

コーディングや複雑な推論には Gemma 4 26B A4B と Qwen3.6 27B のどちらが適していますか？+

総合知能指数およびコーディング評価では Qwen3.6 27B が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。

Gemma 4 26B A4B と Qwen3.6 27B ではどちらのAPI料金が安いですか？+

Gemma 4 26B A4B は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Qwen3.6 27B は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Gemma 4 26B A4B がより経済的です。

コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+

コンテキストウィンドウは Gemma 4 26B A4B が 262.1K トークン、Qwen3.6 27B が 262.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Gemma 4 26B A4B がリードしています。

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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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.

公的ソース: GoogleおよびAlibaba公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。