Terug naar overzicht
🇺🇸 Google · Verenigde Staten Geen ZDR
Gemma 4 26B A4B (free)
Niveau: Standaard
Ruim voldoende voor de meeste dagelijkse taken, en een stuk voordeliger dan de topklasse.
Gemma 4 26B A4B IT is an instruction-tuned Mixture-of-Experts (MoE) model from Google DeepMind. Despite 25.2B total parameters, only 3.8B activate per token during inference — delivering near-31B quality at...
KostenGratis
SnelheidVlotgemeten · 68.2 tokens/sec
Werkgeheugen262K tokenshoeveel tekst het tegelijk aankan
SlimheidBasaal28/100
Beste koop
53
waarde / 100
Loont de prijs?
Veel kwaliteit voor weinig geld — voor de meeste mensen de slimste keuze.
Goede keuze. Je krijgt hier veel kwaliteit voor je geld — een duurder model is voor doorsnee kantoorwerk meestal niet nodig.
Goed voor
- E-mails, teksten en samenvattingen schrijven
- Het lezen van afbeeldingen en scans
Minder geschikt voor
- Er zijn geen duidelijke beperkingen voor standaardgebruik
Aanbieder buiten de EU (Verenigde Staten & Canada). Let bij gevoelige gegevens op je verwerkersafspraken.
Geen Zero Data Retention. Voor dit model is via OpenRouter geen ZDR-aanbieder beschikbaar. Voor veel organisaties is dat een reden om het niet voor gevoelige gegevens te gebruiken.
Slimheid
28/100 · basaal
Schrijven
68/100 · sterk
Programmeren
47/100 · prima
Agent-taken
5/100 · beperkt
Geavanceerd — voor professionals
Onderstaande gegevens zijn bedoeld voor wie de techniek wil doorgronden: ruwe benchmarkscores, gemeten snelheid/latency, prijsopbouw en databronnen. Niet nodig om een goede keuze te maken.
Benchmarks
Klik op een benchmark voor uitleg en alle uitslagen per model; het ?-knopje geeft een korte uitleg.
| Intelligence Index | 16.7 |
| Samengestelde slimheidsscore van Artificial Analysis: het gemiddelde over vele tests voor redeneren, kennis, wiskunde en code. Hoger = slimmer. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Coding Index | 39.3 |
| Gemiddelde van programmeertests: hoe goed het model code schrijft, begrijpt en verbetert. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Math Index | geen data |
| Gemiddelde van wiskundetests: rekenen, algebra en wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Agentic Index | 2.9 |
| Hoe goed het model zelfstandig meerstaps-taken uitvoert met tools (bestanden openen, zoeken, acties uitvoeren). Alle uitslagen & uitleg → | |
| MMLU-Pro | geen data |
| Grote kennistest met ruim 12.000 pittige meerkeuzevragen over 14 vakgebieden (recht, economie, natuurkunde…). Meet brede kennis en redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| GPQA Diamond | 79.2% |
| Zeer moeilijke wetenschapsvragen op PhD-niveau (biologie, natuur- en scheikunde). Zelfs menselijke experts halen hier maar ~65%. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Humanity's Last Exam | 19.3% |
| De zwaarste kennistest die er is: duizenden extreem moeilijke vragen over honderden onderwerpen. Lage percentages zijn hier normaal. Alle uitslagen & uitleg → | |
| LiveCodeBench | geen data |
| Verse programmeeropgaven die pas ná de training van het model zijn verschenen — meet écht kunnen programmeren in plaats van onthouden. Alle uitslagen & uitleg → | |
| SciCode | 40% |
| Programmeeropgaven uit echte wetenschappelijke onderzoekspapers — combineert code en vakkennis. Alle uitslagen & uitleg → | |
| AIME (wiskunde) | geen data |
| Vragen van de Amerikaanse wiskunde-olympiade voor scholieren. Meet geavanceerd wiskundig redeneren. Alle uitslagen & uitleg → | |
| IFBench (instructievolgen) | 72.4% |
| Meet hoe precies het model instructies opvolgt, zoals eisen aan lengte, opmaak of vorm van het antwoord. Alle uitslagen & uitleg → | |
| τ²-bench (agent-taken) | 43.6% |
| Realistische klantenservice-scenario's (vluchten omboeken, abonnementen wijzigen) waarin het model zelfstandig regels moet volgen en tools gebruiken. Alle uitslagen & uitleg → | |
| Terminal-Bench (agent-taken) | 39% |
| Opdrachten die het model zelfstandig in een computerterminal moet uitvoeren — een zware test voor agent-vaardigheden. Alle uitslagen & uitleg → | |
Prestaties (gemeten)
| Output-snelheid | 68.2 tokens/sec |
| Time-to-first-token (latency) | 0.67 sec |
| Snelheidsbron | gemeten (Artificial Analysis) |
Design Arena (ELO)
Geen Design Arena-data voor dit model.
LM Arena (LMSYS Chatbot Arena)
De toonaangevende blind-test ranglijst waarin echte gebruikers antwoorden van twee anonieme modellen vergelijken. Hogere ELO = vaker verkozen door mensen.
| Arena ELO-score | 1438 |
| Ranglijstpositie | #86 wereldwijd |
| Menselijke beoordelingen | 5.813 stemmen |
Technische specificaties
| Model-ID | google/gemma-4-26b-a4b-it:free |
| Contextvenster | 262.144 tokens |
| Kennis bijgewerkt tot | onbekend |
| Uitgebracht | 3 apr 2026 |
| Invoer | tekst, beeld, video |
| Redeneren (reasoning) | ja |
| Populariteitsscore | 54/100 |
| Databronnen | openrouter, artificial_analysis, lmarena |