Google

Google: Gemma 3n 4B

google/gemma-3n-e4b-it
Efektivita na mobilních zařízeních Multimodální vstupy
💰
Vstup
$0.02/1M
📤
Výstup
$0.04/1M
📏
Kontext
32768
📝
Max výstup
N/A
Vstup: text → Výstup: text

💪 Silné stránky

Cena Relativně nízká cena ve srovnání s jinými modely, blend cena $0.03/1M tokenů.
Kontextové okno Podporuje kontextové okno 32,768 tokenů, což je dostatečné pro mnoho úloh RAG.

⚠️ Slabé stránky

Benchmark data Chybí benchmark data, takže nelze objektivně posoudit výkon v různých úlohách.
Jazyková podpora Není známo, jak dobře model funguje v češtině (MMMLU skóre chybí).

Expertní hodnocení

🎯
Killer Feature
Optimalizace pro mobilní zařízení
⚡
Skryté riziko
Nedostatek benchmark dat pro objektivní srovnání
✅
Doporučený scénář
Generování textu na mobilních zařízeních s omezenými zdroji

Gemma 3n E4B – je optimalizována pro efektivní spouštění na mobilních zařízeních a zařízeních s omezenými zdroji, jako jsou telefony, notebooky a tablety. Podporuje multimodální vstupy – včetně textu, vizuálních dat a zvuku – a umožňuje různorodé úlohy, jako je generování textu, rozpoznávání řeči, překlad a analýza obrazu. Díky využití inovací, jako je Per-Layer Embedding (PLE) caching a architektura MatFormer, Gemma 3n dynamicky spravuje využití paměti a výpočetní zátěž selektivní aktivací parametrů modelu, což výrazně snižuje požadavky na běhové zdroje.

Tento model podporuje širokou jazykovou škálu (trénován ve více než 140 jazycích) a nabízí flexibilní kontextové okno s 32 tisíci tokeny. Gemma 3n může selektivně načítat parametry, optimalizovat paměť a výpočetní efektivitu na základě úlohy nebo schopností zařízení, díky čemuž je vhodná pro aplikace zaměřené na soukromí, s offline funkcemi a pro AI řešení přímo na zařízení. Více informací v blogovém příspěvku

Unikátní charakteristiky

Gemma 3n E4B-it je optimalizována pro efektivní běh na mobilních zařízeních a zařízeních s omezenými zdroji. Využívá Per-Layer Embedding (PLE) caching a architekturu MatFormer pro dynamickou správu paměti a výpočetní zátěže. Benchmark data nejsou k dispozici, takže nelze objektivně posoudit výkon.

Silné stránky

Cena

Relativně nízká cena ve srovnání s jinými modely, blend cena $0.03/1M tokenů.

Kontextové okno

Podporuje kontextové okno 32,768 tokenů, což je dostatečné pro mnoho úloh RAG.

Slabé stránky

Benchmark data

Chybí benchmark data, takže nelze objektivně posoudit výkon v různých úlohách.

Jazyková podpora

Není známo, jak dobře model funguje v češtině (MMMLU skóre chybí).

Srovnání s konkurencí

MISTRALAI mistralai/ministral-3b-2512
3x levnější vstup i výstup

Podobná velikost modelu, ale potenciálně lepší výkon (data nejsou k dispozici).

DEEPSEEK deepseek/deepseek-v3.2-exp
7x levnější vstup, 8x levnější výstup

Větší kontext, potenciálně lepší výkon (data nejsou k dispozici).

GOOGLE google/gemini-2.5-flash-image
15x dražší vstup, 62x dražší výstup

Stejný kontext, ale potenciálně lepší výkon (data nejsou k dispozici).

X-AI x-ai/grok-4.1-fast
10x levnější vstup, 12.5x levnější výstup

Mnohem větší kontext, ale potenciálně horší výkon (data nejsou k dispozici).

Doporučení

Cílová skupina

  • Vývojáři mobilních aplikací
  • Uživatelé s omezenými hardwarovými zdroji

Vhodné pro

  • Offline AI aplikace
  • Textová generace na mobilních zařízeních

Nevhodné pro

  • Úlohy vyžadující maximální přesnost
  • Aplikace s vysokými nároky na češtinu

Verdikt

Gemma 3n E4B-it je vhodná pro vývojáře, kteří hledají efektivní model pro mobilní zařízení. Kvůli nedostatku benchmark dat je ale obtížné objektivně posoudit její výkon.