2026年4月2日，Google DeepMind 正式发布了 Gemma 4——谷歌开源大模型家族的全新迭代版本。这也是自2024年2月Gemma初代发布以来，最大的一次升级。
如果要用一句话总结 Gemma 4 的定位：在同参数规模下，它是目前全球最强的开源大模型。
Gemma 4 是什么
Gemma 4 是 Google 基于与 Gemini 3 同源的研究成果和技术架构打造的开源大模型系列。与 Google 闭源收费的 Gemini 产品线不同，Gemma 系列采用完全开源的策略，旨在让全球开发者能够在本地设备上运行高性能 AI 模型。
自初代 Gemma 发布以来，开发者社区已累计下载 Gemma 模型超过4亿次，并基于此构建了超过10万种定制变体模型，形成了活跃的Gemmaverse生态。
四款型号：从小到大的完整布局
Gemma 4 本次一口气发布了四个不同规格的模型，满足从手机到高端GPU的各种硬件场景：
| 型号 | 类型 | 特点 |
|---|---|---|
| E2B (Effective 2B) | 轻量级 | 激活参数仅2B，专门为手机和IoT设备优化 |
| E4B (Effective 4B) | 轻量级 | 激活参数4B，支持本地离线运行 |
| 26B MoE | 混合专家 | 激活参数3.8B/token，延迟极低，推理速度极快 |
| 31B Dense | 密集模型 | 31B全参数，追求最高质量，支持微调 |
根据 Arena AI 文本排行榜（截至2026年4月1日），Gemma 4 31B 在全球开源模型中排名第三，26B MoE 排名第六，甚至能击败自身体积20倍的竞争对手。
核心技术亮点
MoE 架构：26B 模型用3.8B参数就能跑
Gemma 4 的26B混合专家模型（MoE）是一大亮点。虽然总参数达到260亿，但每次推理只激活38亿个参数，这意味着：生成速度极快、显存占用大幅降低、单卡消费级GPU即可本地运行。
上下文窗口：最高256K
E2B、E4B：128K 上下文；26B、31B：256K 上下文。足够一次性把整个代码仓库或长篇文档扔进去处理。
支持140+语言
Gemma 4 原生支持超过140种语言，中文开发者可以直接用中文Prompt进行交互和微调。
原生多模态
所有型号均支持：视觉理解（图像OCR、图表理解、文档解析）、音频处理（E2B和E4B支持语音识别和语音理解）、视频处理（支持可变分辨率视频帧输入）。
Agent工作流原生支持
Gemma 4 内置了函数调用（Function Calling）、结构化JSON输出、原生系统指令、工具调用和API集成能力，用 Gemma 4 构建本地AI Agent比以往任何时候都更简单。
硬件要求：普通电脑就能跑
Gemma 4 在硬件适配上非常友好：31B和26B模型未量化的bfloat16权重可高效容纳于单张80GB NVIDIA H100 GPU，量化版本在消费级GPU（如RTX 4090）上也能流畅运行。E2B和E4B模型可在智能手机、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson Orin Nano等边缘设备上完全离线运行。
Google还与 Qualcomm（高通）、MediaTek（联发科）以及自家 Pixel团队 深度合作，针对移动设备进行了专门优化。
开源许可：Apache 2.0
Gemma 4 采用 Apache 2.0 开源许可证：可商用、可修改、可分发、无专利限制、无需开源衍生代码。给企业和开发者完整的数据主权和模型控制权。
生态支持：一流工具全覆盖
Gemma 4 在发布首日即获得几乎所有主流AI开发工具的原生支持：Hugging Face、Ollama、LM Studio、NVIDIA NIM & NeMo、MLX（Apple Silicon）、vLLM、llama.cpp、Google Cloud（Vertex AI、Cloud Run、GKE、TPU）、Kaggle、Docker、Unsloth、SGLang、Cactus、Baseten。
Gemma 4 vs Gemma 3：升级对比
| 维度 | Gemma 3 | Gemma 4 |
|---|---|---|
| 最大参数 | 27B | 31B |
| 架构 | 全Dense | Dense + MoE |
| 最高上下文 | 128K | 256K |
| 语言支持 | 约35种 | 140+种 |
| Agent支持 | 基础 | 原生函数调用+JSON输出 |
| 移动端支持 | 有限 | E2B/E4B专为边缘优化 |
| 开源许可 | Gemma Terms | Apache 2.0 |
| 下载量（累计） | 1亿+ | 4亿+ |
如何获取 Gemma 4
立即体验：Google AI Studio（31B & 26B MoE）、Google AI Edge Gallery（E4B & E2B）、Hugging Face、Kaggle、Ollama
云端部署：Vertex AI（Google Cloud）、Cloud Run、GKE（Kubernetes）、TPU加速服务
本地运行：Ollama（macOS/Linux/Windows）、LM Studio（桌面应用）、llama.cpp（轻量推理）
总结
Gemma 4 的发布，是 Google 在开源大模型领域的一次真正发力。它不仅在性能上达到了开源模型的顶尖水准（31B第三名），更重要的是通过 Apache 2.0许可、超长上下文、原生Agent能力和超低硬件门槛，把高性能AI真正带到了开发者和普通用户的手中。
在中国开源大模型（如GLM、Qwen、Kimi等）激烈竞争的背景下，Google 拿出 Gemma 4 这个不让中国公司独美的作品，也让开源模型市场的竞争变得更加精彩。
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