谷歌Gemma 4 MoE实测

在Gemma 4 31B Dense版本之后我们继续对Gemma 4系列的另一款模型——gemma-4-26b-a4b-it进行了全面评测。这是一款采用混合专家架构MoE的模型总参数量260亿但每次推理仅激活38亿参数在保持较高智能水平的同时大幅降低推理开销。官方将其定位为专注低延迟的版本与31B Dense版本形成质量优先 vs 速度优先的互补矩阵。需要说明的是本次评测侧重中文场景下的综合能力考察。与31B版本类似Gemma 4 26B MoE的核心优势——本地部署的极速推理、原生Agent工作流、跨模态处理以及140语言支持。gemma-4-26b-a4b-it版本表现测试题数约1.5万总分准确率50.3%平均耗时每次调用47s平均token每次调用消耗的token799平均花费每千次调用的人民币花费1.71、新旧对决对比上一代版本gemma-3-27b-itgemma-4-26b-a4b-it在所有评测维度上均实现了提升数据如下*数据来源非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark*输出价格单位 元/百万token整体性能显著提升新版本准确率从39.0%提升至50.3%提升了11.3个百分点排名从第146位升至第130位。法律与行政公务领域提升最为突出从39.7%提升至62.0%22.3%与31B Dense版本的表现趋势一致表明Gemma 4系列在法规理解方面的中文能力有了整体性的改善。Agent与工具调用接近翻倍从17.6%提升至33.3%15.7%增幅在所有维度中排名第二。这与Gemma 4系列主打的原生Agent工作流定位高度吻合MoE版本在该维度上甚至略高于31B Dense版本33.3% vs 32.7%。推理与数学计算稳步提升从43.4%提升至57.5%14.1%逻辑推理能力有较为扎实的进步。医疗与心理健康领域进步明显从50.6%提升至62.1%11.5%提升幅度较为可观。金融领域同步提升从56.4%提升至64.0%7.6%保持了稳步改善。教育领域有所改善从29.6%提升至37.8%8.2%虽然绝对值仍处于较低水平但进步方向明确。语言与指令遵从提升相对有限从49.1%提升至52.1%3.0%在所有维度中属于提升幅度最小的领域中文复杂指令的精准理解仍是MoE版本需要优化的方向。速度与成本优势gemma-4-26b-a4b-it的平均耗时为47s平均Token消耗为799每千次调用花费仅1.7元。对比同系列的31B Dense版本82s687 token1.4元MoE版本在响应速度上快了约43%但Token消耗略高799 vs 687实际花费略高1.7元 vs 1.4元。2、横向对比在当前主流大模型竞争格局中gemma-4-26b-a4b-it作为一款MoE开源模型其核心竞争力不在于与大参数旗舰模型比拼准确率而在于以极低的推理成本提供可用的智能水平。我们从三个维度进行横向对比分析*数据来源非线智能ReLE评测https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark同成本档位对比超低成本区间的速度标杆gemma-4-26b-a4b-it每千次调用花费仅1.7元与同系列的gemma-4-31b-it52.5%1.4元同处最低成本区间。两者准确率差距为2.2个百分点50.3% vs 52.5%但MoE版本的响应速度更快47s vs 82s适合对延迟敏感的实时交互场景。与gpt-oss-20b54.1%2.1元相比gemma-4-26b-a4b-it在准确率上存在3.8个百分点的差距花费略低1.7元 vs 2.1元。考虑到Gemma 4 26B MoE每次仅激活38亿参数其参数效率在同成本档位中具备一定竞争力。与gpt-oss-120b59.1%2.9元相比准确率差距拉大至8.8个百分点但花费仅为后者的约60%。对于优先考虑部署灵活性而非极限准确率的场景MoE版本的低资源占用是其差异化优势。新旧模型对比代际进步明显从gemma-3-27b-it的39.0%到gemma-4-26b-a4b-it的50.3%11.3个百分点的提升印证了Gemma 4系列整体架构升级的有效性。与31B Dense版本的互补关系在Gemma 4家族内部31B Dense52.5%82s1.4元与26B MoE50.3%47s1.7元形成了清晰的产品矩阵——前者适合对准确率要求更高的离线批处理场景后者适合对响应速度敏感的在线交互场景。两者准确率差距仅2.2个百分点但速度差异达43%。在谷歌系模型的完整版图中从闭源旗舰gemini-3.1-pro-preview74.8%到轻量API gemini-3-flash-preview71.5%再到开源本地部署的Gemma 4系列50%至52%区间形成了从云端到边缘的覆盖。开源VS闭源对比开源轻量模型的生态价值gemma-4-26b-a4b-it的50.3%准确率在开源模型中排名靠后与头部开源模型qwen3.5-plus74.6%、Qwen3.5-27B72.4%差距明显。但Gemma 4 26B MoE的核心价值在于其MoE架构带来的极低推理开销——仅激活38亿参数意味着它可以在消费级GPU甚至移动设备上流畅运行。与同为开源的Qwen3.5-27B72.4%25元相比gemma-4-26b-a4b-it的准确率差距达22.1个百分点但花费仅为后者的约7%。两者面向的是完全不同的使用场景Qwen3.5-27B追求的是开源阵营中的极限智能Gemma 4 26B MoE追求的是边缘设备上的可用智能。目前所有大模型评测文章在公众号大模型评测及优化NoneLinear