Gemma 4 E2B

오픈이미지 입력자동 감지출시 2026년 4월 2일Google/gemma-4-e2b-itHugging Face ↗

종합 레이팅666 · 199위레이팅 벤치 9개

컨텍스트 창—

가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)오픈 웨이트

파라미터—

라이선스—

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벤치 점수11개코딩·추론·지식·멀티모달

AI AI 해설

2026년 10월 12일 생성

코딩·멀티모달 레이팅이 돋보이지만 검증·도입 정보가 부족한 오픈 웨이트

종합 레이팅은 699(172위)이며 레이팅 벤치는 8개다. 비슷한 모델로 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 701(171위), Llama-3.2-3B-Instruct 684(173위)가 제시됐다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다.

분야 레이팅은 멀티모달 932, 코딩 926, 추론·지식 764(141위)다. 에이전트와 과학·보안은 자료 없음이다.

MI 종합 지수는 model-insight 산출 14.7(172/178), MI 추론 지수는 20.2(141/148)다. 나머지 벤치 점수는 공급사 발표이며 미검증이므로 서로 다른 프로필의 점수를 직접 비교하면 안 된다.

오픈 웨이트 모델이지만 컨텍스트, 최대 출력, 가격, 라이선스는 자료 없음이다. 실제 업무 도입 전 사용 조건과 운영 사양을 별도로 확인해야 한다.

수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.

분야	레이팅	분야 순위	벤치 수
코딩	925	—	1
에이전트	—	—	—
추론·지식	730	172	7
멀티모달	932	—	1
과학·보안	—	—	—

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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.

11개 · 프로필별 순위

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
LiveCodeBench v6	공급사 발표	44%	32 / 33	3	자기보고 ↗

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
MMMU-Pro	공급사 발표	44.2%	43 / 44	2	자기보고 ↗

순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.