Gemma 4 26b A4b

Google2026-04-03● 开源 · APACHE-2.0🤗 google/gemma-4-26B-A4B-it972.7万1,409

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

8 个服务商1 USD ≈ 6.7569 CNY · 更新于 2026-08-19

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
DeepInfra	fp8	262K	¥0.47	¥2.30	-	99.2%
Cloudflare	—	256K	¥0.68	¥2.03	-	99.8%
N NextBit	bf16	262K	¥0.68	¥2.70	¥0.34	99.0%
S SiliconFlow	fp8	262K	¥0.81	¥2.70	-	96.5%
Novita	bf16	262K	¥0.88	¥2.70	-	94.2%
Parasail	bf16	262K	¥0.88	¥2.70	¥0.34	98.8%
Venice	bf16	256K	¥0.88	¥2.70	¥0.34	98.9%
Google Vertex	—	262K	¥1.01	¥4.05	-	96.6%

DeepInfrafp8

¥0.47

输入/M

¥2.30

输出/M

-

缓存/M

99.2%

可用率

Cloudflare

¥0.68

输入/M

¥2.03

输出/M

-

缓存/M

99.8%

可用率

N

NextBitbf16

¥0.68

输入/M

¥2.70

输出/M

¥0.34

缓存/M

99.0%

可用率

S

SiliconFlowfp8

¥0.81

输入/M

¥2.70

输出/M

-

缓存/M

96.5%

可用率

Novitabf16

¥0.88

输入/M

¥2.70

输出/M

-

缓存/M

94.2%

可用率

Parasailbf16

¥0.88

输入/M

¥2.70

输出/M

¥0.34

缓存/M

98.8%

可用率

Venicebf16

¥0.88

输入/M

¥2.70

输出/M

¥0.34

缓存/M

98.9%

可用率

Google Vertex

¥1.01

输入/M

¥4.05

输出/M

-

缓存/M

96.6%

可用率