Gemma-4

• 1. 概要 （共 280 字）

  Gemma 4 是 Google DeepMind 於 2026 年 4 月 2 日釋出的最新一代開源大模型家族，基於 Gemini 3 研究和技術構建，定位為「同等引數規模下最強的開源模型」。該系列包含 E2B、E4B、26B MoE、31B Dense 四款尺寸，首次採用 Apache 2.0 許可證實現全面開源商用，31B 版本以 1452 Elo 位列 LMSYS Chatbot Arena 開源模型全球第三，僅次於 GLM-5 和 Kimi 2.5 等超大閉源模型，用不到三十分之一的引數量實現了與 600B+ 級別模型相當的智慧水平。Gemma 系列自 2024 年釋出以來累計下載已超過 4 億次，衍生超過 10 萬個變體模型。

• 2. 產品背景 （共 298 字）

  Google DeepMind 在 2024 年 2 月首次釋出 Gemma 系列開放模型，此後保持每年一迭代的節奏。Gemma 4 是該系列的第三代產品，官方釋出時間為 2026 年 4 月 2 日，釋出方為 Google DeepMind，程式碼基於 Jax、Keras 等 Google 自有框架訓練。值得注意的是，Gemma 4 首次拋棄了 Google 此前慣用的專有自定義許可證，轉而採用 OSI（開放原始碼倡議）認證的 Apache 2.0 許可證，這一轉變被社群視為 Google 在開源生態中爭取開發者信任的重要訊號。Gemma 4 與 Google 閉源旗艦 Gemini 3 共享底層研究技術，是目前可以在本地硬體上執行的效能最強的 Google 開放模型。

• 3. 產品功能與使用體驗 （共 910 字）

  Gemma 4 系列在模型架構上引入了多項創新設計，形成了與其他開源模型明顯的差異化能力。   關於模型規格與架構創新。Gemma 4 提供四款尺寸：E2B（總引數 5.1B，啟用約 2.3B）、E4B（總引數約 8B，啟用約 4.5B）、26B MoE（總引數 25.2B，啟用僅 3.8B，採用 128 專家混合專家路由）以及 31B Dense（總引數 30.7B）。其中 26B MoE 透過稀疏啟用機制實現推理速度比同等能力稠密模型提升 2.5 倍的效果。在上下文支援方面，26B 和 31B 支援最長 256K token 上下文，配合交替區域性滑動視窗注意力（區域性層 512-1024 Token）與全域性全上下文注意力，以及雙 RoPE 位置編碼（滑動視窗用標準 RoPE，全域性層用比例 RoPE），在 256K 滿載「大海撈針」測試中準確率保持在 99% 以上。逐層嵌入（Per-Layer Embedding）技術讓 E2B 量化後可壓至 1.5GB 以下，使其在移動端實現完全離線執行，Android 裝置上透過 AICore 可獲得超過 40 token/s 的推理速度。   關於核心功能。Gemma 4 支援三大核心能力：一是 Agentic Workflows，原生支援函式呼叫（Function Calling）、JSON 輸出和 System 指令，模型天生知道如何使用工具，而非透過指令跟隨事後模擬，τ2-bench 代理工具使用基準從 Gemma 3 的 6.6% 躍升至 86.4%；二是 Multimodal Reasoning，內建約 550M 引數的視覺編碼器，支援文字、影象、音訊三模態輸入，31B 版本還支援最長 60 秒影片序列輸入（目前同引數量級中唯一支援影片輸入的模型），三是多語言支援，宣稱覆蓋 140+ 語言，在多語言理解基準上大幅超越上一代。   關於部署與生態。模型權重可透過 Hugging Face、Ollama、Kaggle、LM Studio、Docker 等主流渠道獲取，訓練與部署框架支援 Jax、Vertex AI、Keras、Google AI Edge、Google Kubernetes Engine 等。安全方面，Gemma 4 模型採用與 Google 閉源模型相同的嚴格基礎設施安全協議，企業和主權組織可獲得透明的安全白皮書。

• 4. 定價與商業模式 （共 275 字）

  Gemma 4 所有尺寸版本均完全免費使用，包括商業目的。Apache 2.0 許可證允許使用者自由下載、修改和商業使用，只需保留適當的版權宣告，無需向 Google 支付任何費用，不設定使用量上限或強制 API 呼叫路徑。這一模式與 Google 傳統的雲服務變現路徑形成有趣對照——Google 透過開放免費模型擴大 Jax、Vertex AI、Google Kubernetes Engine 等自有訓練和部署框架的使用量，從而在雲服務側獲得回報。對企業而言，Apache 2.0 許可證消除了法律審查摩擦和合規風險，特別適合對模型訓練資料安全稽核有嚴格要求的金融、醫療和政府部門。

• 5. 使用者評價 （共 587 字）

  Gemma 4 在開發者社群引發的討論熱度極高，主要集中在三個維度的反饋。   在積極評價方面，Apache 2.0 許可證獲得了幾乎一邊倒的認可，被認為是「終於可以放心商用」的關鍵突破。Hugging Face 團隊在評測中表示，Gemma 4 開箱即用的質量「高到難以找到足夠有代表性的微調示例」，暗示該模型在預訓練階段已經吸收了足夠廣泛的能力覆蓋。多語言能力是另一大亮點，140+ 語言的支援使得 Gemma 4 在非英語任務場景中的泛化性顯著優於競品。31B 版本 Codeforces ELO 達 2150，在程式設計競賽類任務上大幅領先同類開源模型，AIME 2026 數學推理達到 89.2%，相比 Gemma 3 的 20.8% 提升了 68 個百分點。   在批評聲音方面，推理速度是最主要的槽點：26B MoE 版本實測吞吐量僅約 11 token/s，遠低於 Qwen 3.5 在同等硬體下約 60 token/s 的表現，部分原因是 Gemma 4 尚未公開確認支援 MTP（多步預測）和推測解碼等加速技術。長上下文場景下的 KV Cache 視訊記憶體壓力也是痛點：256K 滿載狀態下僅 KV Cache 就需要約 20.8 GiB 視訊記憶體，加上權重量化後仍對硬體要求較高。此外，Gemma 4 釋出初期存在一定的工程摩擦，例如特定量化版本可能出現亂碼、部分功能依賴較新的框架版本等問題。社群也對評測基準選擇的客觀性存在一定爭議，呼籲 Google 公開更多訓練資料和評測方法論。

• 6. 行業評價 （共 373 字）

  Gemma 4 的釋出在開源大模型格局中激起了顯著波瀾。從競品格局看，Gemma 4 31B 與 Qwen 3.5 27B 是當前最受關注的同檔位直接競爭者，兩者均採用 Apache 2.0 協議、支援思考模式、可免費商用。在傳統閉卷基準（GPQA Diamond、LiveCodeBench）上 Qwen 3.5 小幅領先，在人類對話偏好（Arena AI Elo）上 Gemma 4 明顯勝出；在多模態特別是影片輸入支援上 Gemma 4 獨樹一幟，在超長上下文（100 萬 token）支援上 Qwen 3.5 優勢更大；在中文生態深度和工具鏈成熟度上，Qwen 3.5 仍具護城河。Gemma 4 的釋出被部分觀察者解讀為 Google 試圖透過「更開放」的姿態重新爭奪開源模型領域的話語權——此前 Google 在開源領域的動作相對保守，而 Meta 的 Llama 系列憑藉更激進的開放策略積累了更強勢的開發者生態。

• 7. 爭議與風險 （共 278 字）

  需要理性看待 Gemma 4 的幾個潛在問題。一是評測基準的傾向性爭議，有社群聲音質疑 Google 選擇性披露對自己有利的基準資料，部分資料未完整公開，影響外界全面評估；二是訓練流程的不透明，Google 尚未完全公開 Gemma 4 的訓練資料來源、RLHF 方法論和後訓練流程，與 Llama 4 面臨類似的資訊披露壓力；三是硬體門檻的實質挑戰，31B Dense 版本在 4-bit 量化下仍需約 24GB 視訊記憶體，長上下文場景的 KV Cache 壓力使其難以在消費級 24GB 顯示卡上實現高併發；四是推理效率短板，在 MTP 加速和推測解碼等工程最佳化方面落後於 Qwen 3.5，可能影響企業選型決策。

• 8. 適用人群與使用建議 （共 384 字）

  強烈推薦使用 Gemma 4 的場景包括：需要多語言任務支援的開發者（特別是非英語業務，Gemma 4 在多語言理解上優勢明顯）、有強合規需求的團隊（金融、醫療、政府等需要完整安全白皮書的行業）、需要影片理解能力的多模態應用開發者（31B 是目前同引數量級唯一支援 60 秒影片輸入的模型）、演算法競賽學習者（Codeforces ELO 2150 顯著優於同類）、以及需要微調基座的企業（31B Dense 定位為微調基座，預訓練質量高）。   可能需要考慮其他選擇的情況包括：預算敏感或硬體一般的開發者（Qwen 3.5 的推理速度和量化成熟度更具成本優勢）、中文主導業務團隊（Qwen 在中文對齊上有更深的積累和完整的評測資料）、極端長上下文使用者（Qwen 3.5 的 100 萬 token 上下文視窗是 Gemma 256K 的 4 倍）、以及對推理延遲敏感的生產環境（Qwen 3.5 在 vLLM 上實測吞吐量優勢明顯）。

• 9. 總結 （共 213 字）

  Gemma 4 是 Google 在開源大模型領域投下的一枚戰略棋子，以 Apache 2.0 全面開源、31B 引數比肩 600B+ 閉源模型效能、以及多語言和多模態的差異化能力，重塑了開源模型的價值基準。它不是所有人的「無腦遷移」首選，但在多語言理解、影片理解、合規商用等特定維度上構建了真實競爭力。對於已在 Qwen 3.5 上跑通穩定工作流的團隊，Gemma 4 目前更像一個「值得高度關注並小規模評估的備用引擎」，而非必須立刻傾囊遷移的終極答案。

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  SolanaSoul564_n

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  把本地 agent 棧從 Qwen 3.5 換到 Gemma 4 26B MoE 之後，真有點回不去了。我那臺雙 3090 跑語義路由和通用對話，原來用的 Qwen 3.5 4B 和 30B A3B，換成 Gemma 26B A4B 加 E4B 之後，多輪 agent 工作流穩得離譜，寫 Doom 光線追蹤那種 demo 也能出活。r/LocalLLaMA 那個 353 讚的遷移帖說的沒錯，本地層拼的不是榜單分數，是誰能塞進視訊記憶體、誰在量化下響應快，Gemma 的 MoE 架構天生就是為這個來的。

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  Judith_Bennett_X0

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  踩了個坑提醒一下：老版本 Ollama 跑 Gemma 4 直接 404，模型根本沒載入，VRAM 只佔 3MB。Gemma 4 是 2026 年 4 月才進 Ollama 的，特殊 tokenizer 舊 runner 不認，必須升到 0.20.0 以上才行。一行 curl 重灌就好，別像我一樣對著空響應排查一小時。

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  SPowellJr

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  說實話 Gemma 4 最炸的從來不是跑分，是 Apache 2.0。前幾代 Gemma 用的是谷歌自家許可，企業法務看了直搖頭，商用邊界模糊得很。這次直接換 Apache 2.0，商用、改、再分發全放開，零授權費，法務那套 boilerplate 現成的。對一個想私有化部署的公司來說，這比什麼 Arena 第三都實在。

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  4557pp

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  E2B 在手機上斷網跑翻譯，地鐵裡拍個日文藥瓶五秒出結果，太香了。

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  CHcha2024

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  M4 MacBook Air 上用 Ollama 跑 Gemma 4，整個過程「無聊」到讓我意外——下載、敲命令、出結果，沒有報錯沒有風扇狂轉。以前本地模型像技術災難片，這次普通朋友照步驟都能自己裝好。這種「無聊」才是真進步，說明本地 AI 終於對普通人說了句你好。

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  AlexanderMendoza_X

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  速度這塊得潑盆冷水。同一張 5060 Ti 16G，Gemma 4 26B MoE 才 11 tok/s，Qwen 3.5 35B A3B 輕鬆 60+，差了五六倍。而且 Gemma 向來上下文視訊記憶體吃緊，同樣量化下佔用更高。生產環境如果延遲敏感，現在還是 Qwen 更穩，等 vLLM 和 llama.cpp 的最佳化跟上再說。

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  JAdams_2023

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  中文還是幹不過 Qwen，寫古詩俚語照樣翻車，CJK 詞表小是硬傷。

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  PamelaMurphy_X

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  4090 上跑 Gemma 4 26B，持續輸出能到 160 tok/s，視訊記憶體佔 24G 出頭，溫度 50 多度，做私有程式碼解釋、寫小指令碼、初步 code review 完全夠用。複雜重構和跨倉庫規劃還是丟給雲端強模型，本地負責高頻低風險隱私任務這條分工很舒服。

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  AmandaRivera007

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  端側三模態是真香。E2B/E4B 原生支援文字影象音訊，手機裝個 Google AI Edge Gallery，飛航模式下照樣翻譯、看圖、寫報告，資料全留本機。不過要注意，大號的 31B/26B 反而不帶音訊能力，想離線語音得用小模型，這點產品邏輯有點反直覺。

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  CHall_20210

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  31B 排全球開源第三，AIME 2026 幹到 89.2%，數學直接封神。

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  i0z1zarz

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  內建 thinking 模式挺好用，開 <think> 之後數學邏輯明顯穩，但本地小模型開深度思考會拖到一兩分鐘，日常問答還是關掉快。另外它的多語言是真強，德語法語越南語比我試的 Qwen 3.5 還順，做全球化產品這是個實打實的加分項。

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  tfziukdfa42025

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  Gemma 4 31B 跑 Claude Code 真的太香了，70%日常開發任務都能Cover，月費直接省掉

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  CarterGomez_dev

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  手機離線跑AI終於不是噱頭了，E4B才3.2GB記憶體，實測可用

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  HaroldCooper

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  E4B 手機端實測！斷網真能跑，生成速度比上代快了一截，就是邏輯推理題還是拉胯

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  飛鳥639

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  從Gemma 3換過來，31B提升是真的猛，AIME從20%跳到89%，這幅度有點誇張

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  海角791

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  Apache 2.0！終於等到這一天，Google這次真的良心了，企業商用再也不用擔心法務

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  JWhite_Plus

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  實測26B MoE版本每秒才11個token，比Qwen 3.5慢太多了，推理速度是硬傷

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  mONIQUE927

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  部署了一下午終於跑起來了，分享下視訊記憶體需求：31B用4bit量化需要約24GB視訊記憶體，26B MoE約18GB，16GB顯示卡基本沒戲

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  ArthurSullivanIII510

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  Hugging Face直接開源下載，權重隨便用，Google這波格局開啟了

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  星辰618

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  已經在用Gemma 4做程式碼補全，配合Claude Code，平日寫程式碼基本不用開雲端了

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  Keith.Davis007

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  E4B端側實測：生成速度有明顯提升，回覆成功率也比之前高了。深度思考功能就別想了，端側模型帶不動

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  Angela_Martin_66

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  多語言支援140+語言是真的強，之前用Qwen做翻譯總覺得差點意思，換Gemma 4效果好很多

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  Teresa_Garcia_Pro436

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  打榜1452，開源第三，31B幹翻600B+模型，Google這波真猛

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  LMorales_2020

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  剛部署完26B MoE，配合vLLM跑，視訊記憶體佔用比我預期的低

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  Walter197

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  問了個草莓有幾個r，答成2個……端側小引數模型邏輯推理還是不太行

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  Rita816

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  26B MoE工具呼叫鏈太長容易失控，CLAUDE.md里加了限制，一次只准呼叫一個工具

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  CarterWhite

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  本地跑起來之後成本幾乎為零，Claude Pro月費100塊瞬間不香了

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  Pamela.Myers520

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  256K上下文在RAG場景太爽了，之前128K經常不夠用，現在整本書直接喂進去

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  流光682

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  Codeforces ELO 2150，程式設計競賽類任務直接超越Qwen 3.5，這個必須點贊

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  Lawrence.GarciaZ77

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  對比了下Qwen 3.5：中文任務還是Qwen強，但多語言場景Gemma 4明顯更穩

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