Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25)

2025年5月发布的Gemma 3n E4B指令调优预览版本，展示了Google移动优先架构的创新。采用MatFormer架构和Per-Layer Embeddings技术，具备多模态能力。作为预览版本，允许开发者提前探索移动设备上的高性能AI能力，为移动AI应用的发展提供技术预览和测试平台。

智力(较弱)

速度(慢)

输入支持模态

是

是否推理模型

32,000

上下文窗口

32,768

最大输出令牌数

2024-06-01

知识截止

去对比

定价

- /M tokens

输入

- /M tokens

输出

- /M tokens

混合价格

快速简易对比

输入

输出

Gemini 1.5 Pro (Sep '24)

￥2.5

Gemini 1.5 Pro (May '24)

￥2.5

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Dec '24)

基础参数

Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25)的技术参数

参数数量

1,910.0M

上下文长度

32.00k tokens

训练数据截止

2024-06-01

开源分类

Open Weights (Permissive License)

多模态支持

文本、图像

吞吐量

发布日期

2025-05-20

响应速度

0 tokens/s

基准测试得分

以下是Gemma 3n E4B Instruct Preview (May '25)在各种标准基准测试中的表现。这些测试评估了模型在不同任务和领域的能力。

智能指数

大语言模型智能水平

26.98

大语言模型智能水平

编码指数

AI模型在编码任务上的能力表现的指标

11.16

AI模型在编码任务上的能力表现的指标

数学指数

解决数学问题、数学推理或执行与数学相关的任务方面的能力指标

42.77

解决数学问题、数学推理或执行与数学相关的任务方面的能力指标

MMLU Pro

海量多任务多模式理解-测试对文本、图像、音频和视频的理解

48.3

海量多任务多模式理解-测试对文本、图像、音频和视频的理解

GPQA

研究生物理问题评估-用钻石科学级别的问题测试高级物理知识

27.8

研究生物理问题评估-用钻石科学级别的问题测试高级物理知识

HLE

模型在 Hugging Face Open LLM Leaderboard 上的综合平均得分

4.9

模型在 Hugging Face Open LLM Leaderboard 上的综合平均得分

LiveCodeBench

特定的、专注于评估大型语言模型在真实世界代码编写和解决编程竞赛问题能力评分

13.8

特定的、专注于评估大型语言模型在真实世界代码编写和解决编程竞赛问题能力评分

SciCode

模型在科学计算或特定科学领域的代码生成方面的能力

8.6

模型在科学计算或特定科学领域的代码生成方面的能力

HumanEval

AI模型在 HumanEval 这个特定的基准测试集上取得的成绩

75.7

AI模型在 HumanEval 这个特定的基准测试集上取得的成绩

Math 500 评分

前500道更大型、更知名的数学基准测试评分

74.9

前500道更大型、更知名的数学基准测试评分

AIME 评分

一个衡量AI模型在解决高难度数学竞赛问题（特指AIME级别）方面能力的指标

10.7

一个衡量AI模型在解决高难度数学竞赛问题（特指AIME级别）方面能力的指标

Gemini 2.0 Flash Lite (Preview)

Qwen2.5 Coder Instruct 32B

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