Vision · Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B in der EU über eine OpenAI-kompatible API nutzen
Gemma 4 26B A4B ist das Mixture-of-Experts-Modell der Gemma-4-Familie von Google DeepMind: rund 25 Milliarden Parameter insgesamt, aber nur 3,8 Milliarden aktiv pro Token. Auf inference.eu rufen Sie es im OpenAI- oder Anthropic-Format auf, die Verarbeitung erfolgt in Rechenzentren in der EU und Ihre Daten werden nicht zum Training genutzt.
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- 02Rechenzentren in der EU
- 03Apache 2.0
Was Gemma 4 26B A4B ist
Gemma 4 26B A4B ist ein offenes Mixture-of-Experts-Modell von Google DeepMind, veröffentlicht im April 2026 unter der Apache-2.0-Lizenz. Die Modellkarte nennt 25,2 Milliarden Parameter insgesamt und 3,8 Milliarden aktive Parameter, einen Vision-Encoder mit rund 550 Millionen Parametern und ein Kontextfenster von 256.000 Tokens.
Das A im Namen steht für aktive Parameter: Nur ein kleiner Teil des Netzes rechnet pro Token, daher läuft das Modell viel schneller, als seine Gesamtgröße vermuten lässt. Wie die übrigen Gemma-4-Modelle verarbeitet es Text und Bilder in beliebiger Reihenfolge, erzeugt Text und ist für logisches Denken, Programmierung und Agenten ausgelegt.
Stärken und Grenzen
Das Modell eignet sich für Anwendungen mit hohem Volumen, bei denen Geschwindigkeit und Durchsatz zählen: Klassifizierung, Extraktion, Zusammenfassungen, Chat und Fragen zu Bildern in großer Menge. Es liest Screenshots, Diagramme und gescannte Seiten, unterstützt Tool Calls und bietet das volle Kontextfenster des größeren Gemma-4-Modells.
Mit unter 4 Milliarden aktiven Parametern ist es bei schwierigem Schlussfolgern, langen Texten und komplexem Code weniger gründlich als das dichte Gemma 4 31B. Audio verarbeitet es nicht. Wo Fehler teuer sind, testen Sie es vorab gegen das 31B-Modell oder ein größeres Reasoning-Modell. Für Alltagsaufgaben reicht es oft mit einem Bruchteil der Rechenleistung.
Gemma 4 26B A4B über die API aufrufen
inference.eu verwendet das OpenAI-Anfrageformat. Ihr Code mit dem OpenAI-SDK, LangChain, LlamaIndex und das Vercel AI SDK funktionieren daher unverändert. Setzen Sie die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und tragen Sie als Modell gemma-4-26b-a4b ein.
Bilder senden Sie als image_url-Inhalte neben Ihrem Text. Tool Calls, JSON-Ausgabe und Streaming funktionieren wie gewohnt, das Anthropic-Messages-Format steht ebenfalls bereit. Da das Anfrageformat für alle Modelle gleich ist, vergleichen Sie Gemma 4 26B A4B mit Gemma 4 31B, indem Sie nur den Modellnamen ändern.
Datenhaltung in der EU
Auf inference.eu läuft Gemma 4 26B A4B auf Infrastruktur in der Europäischen Union. Ihre Prompts, Bilder und die Antworten werden in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht mit Google geteilt und nie zum Training eines Modells verwendet.
Mit jedem Kunden schließen wir einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und stellen die Liste unserer Unterauftragsverarbeiter bereit. So kann Ihr Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten jede beteiligte Stelle nennen. Abgerechnet wird in Euro, auf derselben Rechnung wie alle anderen Modelle. Die Apache-2.0-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung ohne Nutzergrenzen.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
model="gemma-4-26b-a4b",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Wofür Teams es einsetzen
- 1
Klassifizierung in großem Umfang
Support-Tickets, Bewertungen oder E-Mails nach Thema, Dringlichkeit und Sprache einordnen, auch bei großen täglichen Mengen.
- 2
Screenshots vorsortieren
Fehler-Screenshots und Fotos von Nutzern lesen und mit einer kurzen Zusammenfassung an das richtige Team weiterleiten.
- 3
Schlanke Agenten
Agenten mit Tool-Aufrufen für Routineaufgaben wie Abfragen und Formularausfüllung betreiben, wenn Tempo wichtiger ist als Tiefe.
Gemma 4 26B A4B: häufige Fragen
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