Gemma 4 26b A4b

Google2026-04-03● 开源 · APACHE-2.0🤗 google/gemma-4-26B-A4B-it1308.6万1,582

Gemma 4 26B A4B IT 是 Google DeepMind 推出的指令微调混合专家(MoE)模型。总参数 252 亿,但推理时每个 token 仅激活 38 亿参数,实现接近 310 亿参数模型的质量。

多服务商价格对比数据来自 OpenRouter

12 个服务商1 USD ≈ 6.7144 CNY · 更新于 2026-10-03

服务商	量化精度	上下文	输入/M	输出/M	缓存读取/M	近1天可用率
D Darkbloom	—	131K	¥0.28	¥1.48	¥0.14	100.0%
D DekaLLM	bf16	262K	¥0.40	¥2.22	¥0.27	99.8%
N NextBit限时 -25%	bf16	262K	¥0.45	¥1.51	¥0.25	99.6%
DeepInfra	fp8	262K	¥0.47	¥2.28	-	99.7%
C CoreWeave	bf16	262K	¥0.67	¥2.01	¥0.34	100.0%
Cloudflare	—	256K	¥0.67	¥2.01	¥0.34	99.9%
Venice	bf16	256K	¥0.87	¥2.69	¥0.34	99.8%
Parasail	bf16	262K	¥0.87	¥2.69	¥0.34	99.8%
Novita	bf16	262K	¥0.87	¥2.69	-	99.8%
S SiliconFlow	fp8	262K	¥0.94	¥2.69	¥0.34	95.6%
I Io Net	bf16	262K	¥1.01	¥3.36	¥1.01	99.1%
Google Vertex	—	262K	¥1.01	¥4.03	-	97.7%

D

Darkbloom

¥0.28

输入/M

¥1.48

输出/M

¥0.14

缓存/M

100.0%

可用率

D

DekaLLMbf16

¥0.40

输入/M

¥2.22

输出/M

¥0.27

缓存/M

99.8%

可用率

N

NextBitbf16限时 -25%

¥0.45

输入/M

¥1.51

输出/M

¥0.25

缓存/M

99.6%

可用率

DeepInfrafp8

¥0.47

输入/M

¥2.28

输出/M

-

缓存/M

99.7%

可用率

C

CoreWeavebf16

¥0.67

输入/M

¥2.01

输出/M

¥0.34

缓存/M

100.0%

可用率

Cloudflare

¥0.67

输入/M

¥2.01

输出/M

¥0.34

缓存/M

99.9%

可用率

Venicebf16

¥0.87

输入/M

¥2.69

输出/M

¥0.34

缓存/M

99.8%

可用率

Parasailbf16

¥0.87

输入/M

¥2.69

输出/M

¥0.34

缓存/M

99.8%

可用率

Novitabf16

¥0.87

输入/M

¥2.69

输出/M

-

缓存/M

99.8%

可用率

S

SiliconFlowfp8

¥0.94

输入/M

¥2.69

输出/M

¥0.34

缓存/M

95.6%

可用率

I

Io Netbf16

¥1.01

输入/M

¥3.36

输出/M

¥1.01

缓存/M

99.1%

可用率

Google Vertex

¥1.01

输入/M

¥4.03

输出/M

-

缓存/M

97.7%

可用率