Gemma 3 vs Gemma 2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Gemma 3 от Google и Gemma 2 от Google — две ключевые модели ИИ в своём классе. Gemma 3 предлагает контекстное окно 131.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Gemma 2 — контекст 8.2K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemma 3
Нативная мультимодальная ИИGemma 3 от Google — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 105 ток/с и индекс интеллекта 68/100 (бесплатным доступ
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Gemma 2
Базовая модель с открытыми весамиGemma 2 от Google — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 8K, скорость 110 ток/с и индекс интеллекта 58/100 (бесплатным доступом
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
8.2K tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- 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.
| Feature | Gemma 3 | Gemma 2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 58 |
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 | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 8.2K tokens~12 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 61% | N/A |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemma 3 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 78%)
- Высокая скорость генерации 105 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 320 мс
- Открытые веса модели (1B / 4B / 12B / 27B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Gemma 2 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 8K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 68.5% · Arena Elo 1250)
- Высокая скорость генерации 110 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 300 мс
- Открытые веса модели (2B / 9B / 27B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemma 3 | Gemma 2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 5K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemma 3 | Gemma 2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemma-3 | models/gemma-2 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-03 | 2024-06 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | May 2024 |
| Architecture | Native multimodal open transformer with expanded context | Dense transformer with sliding window attention and soft-capping |
| Parameters | 1B / 4B / 12B / 27B | 2B / 9B / 27B |
| 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) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| 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) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 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 |
| Output Modalities | text | text |
Gemma 3 vs Gemma 2: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И Gemma 3 (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Gemma 2 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Gemma 3 лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemma 2 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Gemma 3 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Gemma 3 или Gemma 2?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Gemma 3. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Gemma 3 или Gemma 2?+
Тариф Gemma 3 составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Gemma 2 — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Gemma 3.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Gemma 3 поддерживает контекст 131.1K токенов против 8.2K токенов у Gemma 2, а по скорости генерации токенов лидирует Gemma 2.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- ERNIE Lite против Gemma 2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Gemma 3 против Llama 4 Scout: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Gemma 3n против Gemma 3: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Google и Google, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).