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title: "Gemma 4 26B A4B DSGVO-konform in der EU nutzen"
description: "Googles Gemma 4 26B A4B auf inference.eu: schnelles Mixture-of-Experts-Modell mit Bildeingabe und 256K Kontext, Verarbeitung in Rechenzentren in der EU."
canonical: "https://inference.eu/de/modelle/gemma-4-26b-a4b/"
language: "de"
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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.

[Vertrieb kontaktieren](https://inference.eu/de/kontakt/)[Beispielanfrage](#example)

1.  0125.2B · 3.8B
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  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.

## Gemma 4 26B A4B

Anbieter

Google DeepMind

Herkunft

Vereinigte Staaten

Typ

Vision

Parameter

25.2B

Aktive Parameter

3.8B

Kontextfenster

262.144 Tokens

Lizenz

[Apache 2.0](https://ai.google.dev/gemma/docs/gemma_4_license)

Veröffentlicht

April 2026

Modell-ID

gemma-4-26b-a4b

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Training mit Ihren Daten

Nie

Quelle

[huggingface.co](https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B-it)

gemma-4-26b-a4b · Python

```
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

Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.

Das hängt von Ihrer Verarbeitung ab. Auf inference.eu werden Anfragen an Gemma 4 26B A4B in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht für Training genutzt und durch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO samt Liste der Unterauftragsverarbeiter abgedeckt. Das ist eine solide vertragliche Grundlage.

A4B steht für rund 4 Milliarden aktive Parameter. Das Modell hat insgesamt 25,2 Milliarden Parameter, aufgeteilt auf Experten, von denen pro Token nur etwa 3,8 Milliarden rechnen. Deshalb erzeugt es Text deutlich schneller als ein dichtes Modell gleicher Größe.

Gemma 4 26B A4B verarbeitet 256.000 Tokens Kontext, genauso viel wie Gemma 4 31B. Das reicht für lange Dokumente und ausführliche Dialoge. Bilder belegen einen Teil des Kontexts, planen Sie also Platz ein, wenn Sie viele Seiten senden.

Ja. Gemma 4 steht unter der Apache-2.0-Lizenz, die kommerzielle Nutzung, Änderung und Weitergabe ohne Nutzergrenzen oder zusätzliche Nutzungsbedingungen erlaubt. Sie können das Modell ohne gesonderte Vereinbarung mit Google in kostenpflichtige Produkte einbauen.

Nehmen Sie 26B A4B für Tempo und Volumen, es nutzt nur etwa ein Achtel der aktiven Parameter des 31B-Modells. Nehmen Sie 31B, wenn Qualität bei schwierigem Schlussfolgern, Texten oder Code am wichtigsten ist. Kontextfenster und Bildunterstützung sind gleich.

Ja. Es verarbeitet Bilder unterschiedlicher Größe und Seitenverhältnisse zusammen mit Text und antwortet in Textform. Diagramme, Screenshots und gescannte Dokumente sind kein Problem. Audio unterstützt es nicht, das bleibt in der Gemma-4-Familie den Modellen E2B, E4B und 12B vorbehalten.

Stellen Sie die Base-URL Ihres OpenAI-Clients auf die inference.eu-API um, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und setzen Sie als Modell \`gemma-4-26b-a4b\`. Nachrichten, Bilder, Tool Calls und Streaming funktionieren mit Ihrem vorhandenen Code.

Beide sind Mixture-of-Experts-Modelle mit wenigen aktiven Parametern, Bildeingabe und 256.000 Tokens Kontext. Qwen3.6 35B A3B ist stärker auf agentisches Programmieren ausgerichtet und hat einen Denkmodus. Gemma 4 26B A4B ist ein Allzweckmodell von Google. Testen Sie beide mit echten Anfragen.

Nein. Anfragen an inference.eu dienen nur dazu, Ihre Antwort zu erzeugen. Sie werden nie zum Training oder Feintuning von Gemma oder einem anderen Modell genutzt, und Google, das die Gewichte veröffentlicht, hat keinen Zugriff darauf.

Google nennt Unterstützung für über 35 Sprachen und Vortraining auf mehr als 140. Deutsch ist wie Französisch, Spanisch, Italienisch und Niederländisch gut abgedeckt. Kleinere Sprachen sollten Sie vor dem Produktivstart mit Ihren eigenen Inhalten prüfen.

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