Text & Reasoning
Gemini 4 Argon
Reasoning-Modell für Code, wissenschaftliche Aufgaben und mehrstufige Agenten. Das Kontextlimit gilt gemeinsam für Eingabe und Ausgabe.
Technologie verstehen.
Besser entscheiden.
Text & ReasoningGemma 4 E4B Instruct ist ein Sprachmodell von Google DeepMind. Instruction-tuned Gemma 4 in der Größe E4B. Verarbeitet Text, Bilder und Audio. Kontext: 131.072 Tokens.
Wenn du lokal arbeiten möchtest, prüfe zuerst Lizenz, passende Laufzeit und den Speicherbedarf deiner Modellvariante. Offene Gewichte allein sagen noch nicht, ob dein Rechner dafür ausreicht.
Aktuell im HerstellerkatalogQuellenstand 2026-10-21
Google DeepMind im Verzeichnis
Identität, Funktionen und Betrieb getrennt lesen. Die Angaben beziehen sich auf diese konkrete Version.
„Nicht bestätigt“ kennzeichnet eine offene Angabe. Es bedeutet weder „nicht vorhanden“ noch „unbegrenzt“.
| Hersteller | Google DeepMind |
|---|---|
| Modellfamilie | Gemma |
| Modell-/API-ID | google/gemma-4-E4B-it |
| Status | Aktuell im Herstellerkatalog |
| Modellart | Text & Reasoning |
|---|---|
| Eingabe | Text, Bild, Audio |
| Ausgabe | Text |
| Kontext | 131.072 Tokens |
|---|---|
| Maximaler Output / Horizont | Nicht bestätigt |
| Bereitstellung | Offene Gewichte; selbst betreiben |
|---|---|
| Gewichte | Offene Gewichte dokumentiert |
| Lizenz | Apache 2.0 |
Die Grafik zeigt die im Profil dokumentierten Grenzen. Kontext und maximale Ausgabe sind keine addierbaren Budgets und keine Qualitätsbewertung. Zusätzliche Bedingungen stehen im Datenblatt.
Datenbasis: Herstellerangaben im Quellenstand 2026-10-21. Quellen zu diesem Profil ↓

Wähle eine kleine Aufgabe mit einer überprüfbaren Lösung: etwa fünf Informationen aus einem gegebenen Dokument extrahieren. Prüfe die Antworten am Original, nicht nur die Formulierung.
Vor einem lokalen Test zuerst Gewichteformat, Lizenz, Arbeitsspeicher und unterstützte Runtime prüfen. Notiere die genaue Modellversion. Ein Kurzname in der API kann später auf einen anderen Modellstand verweisen. Der Auswahlguide für lokale KI-Modelle vertieft die Prüfung von Aufgabe, Gewichteformat, Speicher und Lizenz vor einem eigenen Versuch.
Lokaler Betrieb: Verfügbare Gewichte allein belegen nicht, dass dieses Modell auf deinem Rechner läuft. Speicherbedarf, Quantisierung, Kontext und unterstützte Hardware müssen zusammenpassen.
Leistung: Wir haben die Leistung dieses Modells hier nicht selbst gemessen. Nutze die Aufgabe unten, um es an deinen Anforderungen zu prüfen.
Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen.
Zugang: Offene Gewichte; selbst betreiben. Prüfe vor einer Integration die für dein Konto und deine Region verfügbaren Endpunkte. Ein Eintrag im öffentlichen Katalog ist keine Bestätigung eines freigeschalteten Kontos.
Prüfstand / 21. Oktober 2026
E4B bezeichnet bei Gemma 4 die effektiven Parameter. Die Herstellerkarte nennt für diese Variante rund 4,5 Milliarden effektive und acht Milliarden Parameter einschließlich Embeddings. Die Instruction-Variante ist für Anweisungen vorbereitet; das ist eine andere Auswahl als ein Base-Modell.

Eigene fiktive Aufgabe für deinen Test; keine aufgezeichnete Modellantwort.
Erstelle selbst eine kurze fiktive Sprachnotiz: „Termin am Donnerstag, Ort noch offen.“ Nutze nur einen Zugang mit dokumentierter Audioverarbeitung. Frage nach Termin und Ort; verlange Text und keine ergänzten Angaben.Aufgabe und Abnahmekriterien herunterladen
Belege für diesen Abgleich: ai.google.dev. Abruf: 21.10.2026. Keine eigenen Leistungswerte.
Redaktionelle Testidee – noch nicht ausgeführt
Extrahiere aus dem bereitgestellten Dokument fünf Fakten. Gib zu jedem Fakt die genaue Fundstelle an. Markiere fehlende Angaben als unbekannt.Quellenstand: 2026-10-21. Spezifikationen, Tarife und Zugang können sich ändern. Die Illustration zeigt den dokumentierten Datenweg, keine gemessene Leistung.
Instruction-tuned Gemma 4 in der Größe E4B. Verarbeitet Text, Bilder und Audio. Kontext: 131.072 Tokens. Hersteller: Google DeepMind. Dokumentierte ID: google/gemma-4-E4B-it.
Eingabe: Text, Bild, Audio. Ausgabe: Text. Maßgeblich sind die Funktionen des konkreten Endpunkts in der Herstellerquelle.
Offene Gewichte sind dokumentiert. Die Lizenz Apache 2.0, unterstützte Runtime und benötigte Hardware musst du zusätzlich prüfen.
Kein bestätigter Einheitspreis im geprüften Quellenstand. Tarife und Zugang vor Nutzung in der Anbieterquelle prüfen. Bei selbst betriebenen Gewichten kommen Hardware- und Betriebskosten hinzu.
Nein. Das Profil dokumentiert Herstellerangaben mit Quellenstand 2026-10-21. Die Testidee ist redaktionell formuliert und wurde hier nicht ausgeführt; sie ist keine Qualitätsgarantie.
Im dokumentierten Quellenstand: 131.072 Tokens. Beachte die Bedingungen der konkreten Modellversion und des verwendeten Endpunkts. Kontext ist keine Wortzahl und kein Nachweis, dass jede enthaltene Information zuverlässig verarbeitet wird.
Lege eine kleine Aufgabe mit bekanntem oder nachprüfbarem Ergebnis fest. Notiere Version, Eingabe und Einstellungen. Vergleiche die Ausgabe mit deinem Prüfkriterium und halte Fehler sowie tatsächliche Kosten getrennt fest. Die Testidee auf dieser Seite ist ein Vorschlag und wurde hier nicht als Modelltest ausgeführt.
Die geprüfte Modellkarte beschreibt Text als Ausgabe. Die native Audiofunktion betrifft bei E4B die Eingabe; eine gesprochene Antwort wäre ein zusätzlicher TTS-Schritt.
Text & Reasoning
Reasoning-Modell für Code, wissenschaftliche Aufgaben und mehrstufige Agenten. Das Kontextlimit gilt gemeinsam für Eingabe und Ausgabe.
Text & Reasoning
Gemini 3.8 Flash: Text, Bild, Video, Audio, PDF → Text. Für Text- und Analyseaufgaben.
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Gemini 3.6 Flash: Text, Bild, Video, Audio, PDF → Text. Für Text- und Analyseaufgaben.