【AI】Gemma 4

Gemma 4 是 Google DeepMind 于 2026 年 4 月 2 日 发布的最新开源模型家族,这是 Gemma 系列迄今为止最重大的升级。以下是关键信息总结:


核心亮点

特性 详情
发布时间 2026 年 4 月 2 日
许可证 Apache 2.0(首次完全开源商用)
模型家族 4 个版本:E2B、E4B、26B MoE、31B Dense
上下文窗口 128K(E2B/E4B)/ 256K(26B/31B)
多模态 原生支持文本、图像、音频 、视频(最高 60 秒@1FPS)
Arena 排名 #3 全球(Elo 1452),超越 GPT-OSS-120B

四款模型详解

模型 参数 定位 硬件要求 典型场景
E2B 2B (Effective) 移动端/IoT 4-8GB RAM,手机可跑 语音助手、实时翻译
E4B 4B (Effective) 笔记本/边缘 8-16GB RAM 本地聊天、轻量编码
26B MoE 26B (3.8B 激活) 桌面级主力 16-24GB VRAM 编码助手、Agent 工作流
31B Dense 31B 工作站旗舰 32GB+ VRAM 复杂推理、科研分析

MoE 架构亮点:26B 模型仅激活 3.8B 参数,实现大模型智能+小模型速度。


性能突破(对比前代)

基准测试 Gemma 3 (27B) Gemma 4 (31B) 提升幅度
LiveCodeBench v6 29.1% 80.0% +175%
AIME 2026 (数学) 20.8% 89.2% +329%
τ2-bench (Agent) 6.6% 86.4% +1200%
MMLU Pro 68.2% 85.2% +25%

关键洞察:Agent 能力(τ2-bench)提升 12 倍,标志着从"聊天模型"到"行动模型"的质变。


架构创新

技术 说明
原生多模态 视觉/音频编码器内建,非后期拼接
Per-Layer Embeddings (PLE) 每层独立嵌入,提升长上下文稳定性
Liquid Neural Network 动态时间常数层,改善长序列记忆
Function Calling 原生 内置工具调用能力,支持 Agent 自主决策
Thinking Mode 显式推理链输出,类似 o1

部署与生态

平台 支持情况
Hugging Face 官方权重已上架
Ollama/LM Studio 即开即用,支持 GGUF 量化
Google AI Studio 免费 API 调用(限流)
手机端 Google AI Edge Gallery 可视化安装
NVIDIA 优化 Tensor Core 加速,RTX 5090 比 M3 Ultra 快 2.7 倍

量化支持:INT8/INT4 量化可在消费级 GPU 运行大模型,Q4 量化损失 <2%。


与竞品对比

对比项 Gemma 4 Llama 4 Qwen 3
许可证 Apache 2.0 ✅ 部分受限 Apache 2.0
MoE 架构 26B (3.8B 激活) ✅ 支持 部分支持
原生视频 ✅ 60 秒 ❌ 部分支持
端侧优化 E2B/E4B 极致 中等 优秀
Agent 能力 86.4% τ2-bench 待测 82.4%

关键意义

  1. 开源里程碑:首次 Apache 2.0 许可,可商用、可修改、无版税
  2. 端侧智能:E2B 模型让智能手机运行 GPT-4 级别能力成为可能
  3. Agent 原生:从"生成文本"进化为"执行任务",支持多步工具调用
  4. Google 战略:以开源 Gemma 对抗中国开源模型(Qwen、DeepSeek)主导格局

适用建议

场景 推荐模型 理由
手机/嵌入式 E2B 8GB RAM 流畅运行,隐私优先
开发者日常 26B MoE 编码 80% 准确率,Agent 能力最强
科研/复杂推理 31B Dense 数学 89.2% 准确率,256K 上下文
企业合规 全系 Apache 2.0 法律风险最低

Gemma 4 的发布标志着 2026 年开源模型进入"Agent 原生 + 端侧可用 + 真正开放"三位一体时代,对开发者、企业和边缘 AI 应用具有颠覆性意义。

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