Was ist Gemma 4?
Gemma 4 ist die Familie quelloffener KI-Modelle von Google DeepMind, veröffentlicht am April 2, 2026 unter der Apache 2.0-Lizenz. Sie umfasst vier Größen — E2B, E4B, 26B-A4B (MoE) und 31B — und läuft lokal auf Geräten vom Smartphone bis zur Workstation.
Gemma 4 ist die neueste und fortschrittlichste Familie von Open-Source-KI-Modellen von Google DeepMind, veröffentlicht am 2. April 2026. Basierend auf derselben Forschung und Technologie wie Googles Gemini-Modelle bringt Gemma 4 modernste KI-Fähigkeiten durch die permissive Apache 2.0 Lizenz zu jedem.
Im Gegensatz zu proprietären KI-Modellen, die API-Zugriff und laufende Kosten erfordern, kann Gemma 4 heruntergeladen und vollständig auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden — von Smartphones bis zu Workstations. Damit ist es ideal für Entwickler, Forscher und Organisationen, die volle Kontrolle über ihre KI-Infrastruktur benötigen.
Gemma 4 stellt einen großen Fortschritt gegenüber Gemma 3 dar und bringt natives multimodales Verständnis (Text, Bilder, Video und Audio), eine Mixture-of-Experts-Architektur, erweiterte Kontextfenster bis zu 256K Token und integrierte agentenbasierte Fähigkeiten für autonome Tool-Nutzung.
Gemma 4 auf einen Blick
- Entwickler
- Google DeepMind
- Veröffentlicht
- April 2, 2026
- Lizenz
- Apache 2.0 (kostenlos für kommerzielle Nutzung)
- Modellgrößen
- E2B, E4B, 26B-A4B (MoE), 31B Dense
- Modalitäten
- Text-, Bild- und Audioeingabe
- Läuft auf
- Smartphones, Laptops, Desktops und Workstations — vollständig offline
Gemma 4 Modellvarianten
Gemma 4 bietet vier speziell entwickelte Varianten, zugeschnitten auf unterschiedliche Hardware und Anwendungsfälle:
Gemma 4 E2B (2B Parameter)
Ultraleichtes Dense-Modell für Smartphones, Edge-Geräte und IoT-Anwendungen. Benötigt nur 2GB VRAM und unterstützt 128K Token Kontext. Ideal für On-Device-Inferenz, wo Latenz und Energieeffizienz am wichtigsten sind.
Gemma 4 E4B (4B Parameter)
Ausgewogenes Dense-Modell mit hervorragendem Qualität-zu-Größe-Verhältnis. Läuft problemlos auf Consumer-Laptops mit 4GB VRAM. Unterstützt 128K Kontext mit vollen multimodalen Fähigkeiten einschließlich Text-, Bild-, Video- und Audio-Verständnis.
Gemma 4 26B A4B (Mixture of Experts)
Sparse MoE-Architektur mit 128 Expertennetzwerken, die pro Inferenz nur 4B Parameter aktiviert. Liefert Qualität eines großen Modells zu Rechenkosten eines kleinen Modells. Unterstützt 256K Kontext und ist ideal für High-Throughput-Production-Serving.
Gemma 4 31B (Dense Flaggschiff)
Die leistungsstärkste Variante mit 31 Milliarden Dense-Parametern und 256K Kontextfenster. Erreicht State-of-the-Art-Benchmark-Scores, die mit proprietären Modellen konkurrieren. Beste Wahl für Forschung, komplexes Reasoning und professionelle Anwendungen.
Zentrale Fähigkeiten von Gemma 4 AI
Natives multimodales Verständnis
Gemma 4 verarbeitet Text, Bilder, Video und Audio in einem einzigen vereinheitlichten Modell. Keine separaten Encoder oder Pipelines nötig — laden Sie ein Foto, Videoclip oder eine Audiodatei hoch, und Gemma 4 versteht es nativ.
Bis zu 256K Token Kontextfenster
Verarbeiten Sie ganze Codebases, buchlange Dokumente oder Gesprächsverläufe über Stunden, ohne Kohärenz zu verlieren. Das 256K-Kontextfenster der 26B- und 31B-Modelle gehört zu den größten in Open-Source-Modellen.
Integrierte agentenbasierte Fähigkeiten
Gemma 4 umfasst natives Function Calling und strukturierte JSON-Ausgabe, was autonome Tool-Nutzung, mehrstufige Planung und nahtlose Integration mit externen APIs und Diensten ermöglicht.
Unterstützung für über 140 Sprachen
Trainiert auf über 140 Sprachen mit hochwertiger Leistung in den wichtigsten Weltsprachen. Erreicht 85,2% auf dem MMMLU-Multilingual-Benchmark und beweist damit echte globale Einsatzbereitschaft.
Gemma 4 im Vergleich zu früheren Generationen
Gemma 4 bringt mehrere bahnbrechende Verbesserungen gegenüber Gemma 3:
- Native Video- und Audio-Modalitäten (Gemma 3 unterstützte nur Text und Bilder)
- Neue MoE-Variante mit 128 Experten für Effizienz im großen Maßstab
- Kontextfenster erweitert von 128K auf 256K Token bei größeren Modellen
- Integriertes Function Calling und agentenbasierte Fähigkeiten
- Deutlich verbesserte Benchmark-Scores in allen Kategorien
- Unterstützung für über 140 Sprachen (gegenüber ~30 in Gemma 3)
Was können Sie mit Gemma 4 tun?
KI-gestützte Anwendungen entwickeln
Erstellen Sie Chatbots, Content-Generatoren, Code-Assistenten und Dokumentenanalysatoren. Die Apache 2.0 Lizenz erlaubt vollständige kommerzielle Nutzung ohne Lizenzgebühren.
KI lokal und privat betreiben
Stellen Sie Gemma 4 auf Ihrer eigenen Hardware bereit für vollständigen Datenschutz. Nach dem Herunterladen der Modellgewichte ist keine Internetverbindung nötig.
Für Ihren Bereich fine-tunen
Passen Sie Gemma 4 für spezialisierte Aufgaben wie medizinische Analyse, juristische Prüfung oder Kundensupport mittels LoRA, QLoRA oder vollständigem Fine-Tuning an.
Autonome KI-Agenten entwickeln
Nutzen Sie das integrierte Function Calling, um Agenten zu erstellen, die im Web surfen, Datenbanken abfragen, E-Mails senden und mehrstufige Workflows autonom ausführen können.
Häufig gestellte Fragen zu Gemma 4
Ist die Nutzung von Gemma 4 kostenlos?
Ja. Gemma 4 wird unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht, die kostenlose kommerzielle und nicht-kommerzielle Nutzung erlaubt. Sie können die Modellgewichte kostenlos von Hugging Face, Kaggle, Ollama oder ModelScope herunterladen.
Wer hat Gemma 4 entwickelt?
Gemma 4 wurde von Google DeepMind, der KI-Forschungsabteilung von Google, entwickelt. Es basiert auf derselben Technologie und Forschung wie die Gemini-Modellfamilie, wird aber vollständig Open Source veröffentlicht.
Welche Hardware brauche ich, um Gemma 4 auszuführen?
Es hängt von der Variante ab: E2B läuft auf Smartphones (2GB RAM), E4B funktioniert auf Laptops (4GB VRAM), 26B MoE benötigt eine GPU mit 16GB+ VRAM, und 31B benötigt 24GB+ VRAM. Quantisierte Versionen reduzieren diese Anforderungen deutlich.
Wie schneidet Gemma 4 im Vergleich zu ChatGPT und Claude ab?
Gemma 4 31B erreicht wettbewerbsfähige Ergebnisse: 89,2% bei AIME 2026, 80% bei LiveCodeBench v6 und 84,3% bei GPQA Diamond. Während proprietäre Modelle in manchen Bereichen führend sind, bietet Gemma 4 den Vorteil, vollständig Open Source, lokal bereitstellbar und kostenlos nutzbar zu sein.
Kann ich Gemma 4 für kommerzielle Produkte nutzen?
Ja. Die Apache 2.0 Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung, Modifikation und Weitergabe ohne Lizenzgebühren oder besondere Genehmigungen. Sie können Produkte mit Gemma 4 entwickeln und verkaufen.
Was ist der Unterschied zwischen Gemma 4 und Gemini?
Gemini ist Googles proprietäres Modell, verfügbar über API-Zugriff. Gemma 4 ist das Open-Source-Gegenstück — basiert auf ähnlicher Forschung, wird aber unter Apache 2.0 zur Verfügung gestellt, sodass jeder es herunterladen, modifizieren und lokal bereitstellen kann.
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