Gemma 4 - 谷歌开源的多模态大模型系列

发布于 2026-04-03 · Gemma 4是Google开源的多模态大模型系列，基于Gemini 3架构。模型包含E2B/E4B（手机/树莓派可跑）、26B MoE（仅激活3.8B参数）和31B Dense（Arena评分开源第三）四个版本。

Gemma 4是什么

Gemma 4 是 Google 开源的多模态大模型系列，基于Gemini 3架构。系列有 E2B/E4B（手机、树莓派都能跑）、26B MoE（只激活 3.8B 参数）和 31B Dense（Arena 评分开源第三）四个版本，文本、图像、视频、音频输入都支持，上下文 256K，函数调用和 Agent 能力也内置了。Gemma 4 用很小的参数做到了超过百亿级模型的性能，重点是端侧离线部署和高效推理。

Gemma 4的主要功能

全模态处理：支持文本、图像、视频及原生音频输入（端侧版本），具备 OCR、图表理解、视觉问答能力。
Agent 原生架构：内置函数调用、结构化 JSON 输出和系统指令，可直接构建自主 Agent 工作流，支持多步推理与工具调用。
代码与数学推理：模型支持高质量代码生成（LiveCodeBench v6 达 80%）和复杂数学推理（AIME 2026 达 89.2%），支持长代码库分析（最高 256K 上下文）。
端侧离线部署“”E2B/E4B 版本在手机、树莓派、Jetson Orin Nano 上都能完全离线运行，语音和视觉任务零延迟。
多语言支持“”原生支持 140+ 种语言，做全球化应用不用另外折腾。
灵活硬件适配：2B 端侧模型到 31B 高性能版本都有，手机到 H100 工作站都能覆盖，消费级 GPU 也能本地跑。

如何使用Gemma 4

访问 Hugging Face 网站：进入模型页面获取模型标识符并下载权重文件。
安装依赖库：在终端执行 pip install transformers accelerate torch 命令安装模型推理所需的 Python 环境。
加载模型与分词器：在代码中使用 AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-4-31B-it") 和对应的分词器初始化模型实例。
执行推理：输入文本先经分词器编码成张量，送进模型生成回复，再把输出张量解码回文字，推理就完成了。

Gemma 4的项目地址

项目官网：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/google/gemma-4

Gemma 4的关键信息和使用要求

模型规格：共 4 个版本——E2B（端侧，激活 2B）、E4B（端侧，激活 4B）、26B MoE（激活 3.8B，Arena 1441 分）、31B Dense（Arena 1452 分，开源第三）。
技术底座：基于 Gemini 3 架构，支持 140+ 语言、256K 上下文、文本/图像/视频/音频多模态，原生支持函数调用与 Agent 工作流。
硬件门槛：
- E2B/E4B：手机、树莓派、Jetson Orin Nano（完全离线）。
- 26B MoE：量化版可在 24GB MacBook/RTX 3090 运行。
- 31B Dense：未量化需单张 80GB H100，量化版支持消费级 GPU。

Gemma 4的核心优势

极致参数效率：31B 密集模型 Arena 评分 1452，开源第三，压过了参数量大 10-20 倍的 Qwen3.5-397B 和 DeepSeek v3.2；26B MoE 只激活 3.8B 参数就到了开源第六，”以小胜大”这事算是做成了。
全场景端侧覆盖：E2B/E4B 在手机、树莓派、Jetson Orin Nano 上完全离线跑，128K 上下文和原生音频/视觉处理都在，零延迟、不依赖云的端侧 AI 就这么落地了。
真开源商业化：协议换成 Apache 2.0，以前的受限许可不再用了。商用、修改、再分发都随你，不收费，还带专利保护，企业法务那边的顾虑少一层。
Agent 原生架构：函数调用、结构化 JSON 输出、系统指令都是内置的，256K 上下文和多步推理也支持，自主 Agent 工作流可以直接搭，不用再加适配层。

Gemma 4的同类竞品对比

对比维度	Gemma 4 (31B Dense)	GLM-5	Qwen 3.5 (397B-A17B)
参数量	31B（密集）	745B	397B（激活17B MoE）
Arena评分	1452（开源第3）	1456（略高）	1450（略低）
开源协议	Apache 2.0（完全商用）	闭源/自定义限制	Apache 2.0（完全商用）
端侧支持	支持（E2B/E4B手机/树莓派离线）	不支持	不支持
上下文长度	256K	未公开	未明确
参数效率	1/24体积达到同等性能	参数量巨大	12倍体积略低性能

Gemma 4的应用场景

端侧隐私计算：E2B/E4B 能在手机、树莓派和 IoT 设备上完全离线跑，医疗影像初筛、金融数据本地处理这类隐私敏感场景，零延迟的智能体需求正好对上。
企业自动化：模型可构建私有代码库问答、API 自动化调度及 140+ 语言支持的全球化商业 Agent 系统。
科研教育：本地编程助手（IDE 插件）、生物信息学分析（耶鲁大学就有基于 Gemma 的癌症靶点发现项目）、低成本的边缘 AI 教学实验，都能用。
多模态交互：模型支持 OCR 文档数字化、实时视频内容分析和语音视觉融合的跨模态智能应用。