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최신 제품 기능, 솔루션 및 업데이트를 확인하세요.

하드웨어, 사용 사례, 성능 요구 사항에 따라 Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B, 31B Dense 중에서 선택하기 위한 실용적인 가이드입니다.

인프라 팀이 Kubernetes에서 배운 것과 오픈 웨이트 AI로의 전환이 로컬 AI 모델의 배포, 평가, 거버넌스에 의미하는 바를 설명합니다.

Ollama, llama.cpp, LM Studio 등을 사용하여 Gemma 4를 로컬 머신에서 실행하는 방법을 배우세요 — 모바일 기기부터 워크스테이션까지.

Gemma 4에 대해 알아야 할 모든 것 — Google DeepMind의 오픈 소스 멀티모달 AI 모델 제품군, 내장 추론, 256K 컨텍스트, 140개 이상의 언어 지원.

메타의 재개된 오픈 모델 추진은 배포 제어를 다시 주목하게 합니다. 오픈 가중치를 손쉬운 운영과 혼동하지 않고 Gemma 4를 평가하는 방법을 다룹니다.