2026 年 4 月，Google DeepMind 发布了 Gemma 4 — 其开源 AI 模型家族的最新一代。基于与 Gemini 模型相同的研究基础，Gemma 4 代表了开源 AI 的一次重大飞跃：真正的多模态理解、256K token 上下文窗口、内置推理能力，以及对 140 多种语言的支持。全部以 Apache 2.0 许可证发布。
本指南涵盖了你需要了解的关于 Gemma 4 的一切 — 它是什么、有哪些模型、有什么特别之处，以及如何开始使用。
Gemma 4 模型家族
Gemma 4 不是单一模型，而是一个包含五个模型的家族，每个模型针对不同的使用场景和硬件条件设计：
Gemma 4 E2B 是家族中最小的模型，采用混合专家（MoE）架构，在 4B 总参数中有 2B 活跃参数。尽管体积紧凑 — Q4 量化后仅需 3.2 GB — E2B 在设备端部署方面表现出色。它可以在智能手机和边缘设备上流畅运行，让每个人都能使用私密的离线 AI。
Gemma 4 E4B 将 MoE 方案扩展到 8B 总参数中的 4B 活跃参数。它增加了完整的多模态支持，包括音频理解，是需要强大能力但不想承担沉重基础设施的开发者的最佳选择。E4B 原生处理文本、图像、视频和音频。
Gemma 4 12B 于 2026 年 6 月 3 日加入该系列，此前原版已于 4 月发布。它采用统一的多模态架构，而不是将独立编码器附加到文本主干网络上；因此，当单个模型必须处理多种输入类型且不依赖手工构建的路由层时，它是首个值得考虑的变体。由于它的发布时间晚于系列中的其他型号，已发布的参数量、上下文和内存数据仍在确定中——在据此规划硬件配置前，请先查看 Hugging Face 上的官方模型卡。
Gemma 4 26B A4B 是生产环境的主力。通过 MoE 架构在 26B 总参数中使用 9B 活跃参数，它提供了媲美更大模型的性能，同时保持可控的推理成本。在代码生成（LiveCodeBench 80%）、Agent 工具调用和复杂推理任务方面表现卓越。
Gemma 4 31B Dense 是旗舰模型。与其他模型不同，它采用传统的稠密架构，推理时所有 31B 参数全部参与计算。这赋予了它在基准测试中最高的原始质量，尤其在长上下文理解和细腻的多语言任务方面。当质量是首要考虑时，它是最佳选择。
核心特性
多模态理解
Gemma 4 模型原生处理文本、图像、视频和音频（音频支持在 E2B 和 E4B 中提供）。可变分辨率图像输入允许模型以原始分辨率分析图像，无需强制缩放，提高了图表阅读、文档 OCR 和图像分析等视觉任务的准确性。
256K Token 上下文窗口
所有 Gemma 4 模型均支持 256K token 上下文窗口 — 足以处理完整代码库、长篇法律文档、书籍级文本或扩展的多轮对话。这是相比前几代的重大提升，使 Gemma 4 在上下文长度方面与最大的闭源模型持平。
内置推理能力
Gemma 4 包含增强的思维能力，可以逐步分解复杂问题。这对数学推理、代码调试和多步规划任务特别有价值。推理模式可根据使用场景开启或关闭。
原生函数调用
对于构建 Agent 和工具调用应用的开发者，Gemma 4 支持原生函数调用和结构化 JSON 输出。这意味着模型可以可靠地调用外部 API、查询数据库，并编排多步工作流，无需脆弱的提示工程。
140+ 种语言支持
Gemma 4 支持超过 140 种语言，整体表现强劲。在大规模多任务多语言理解（MMMLU）基准测试中得分 85.2% — 使其成为目前最强大的多语言开源模型之一。这使得翻译、内容审核和客户支持等真正全球化的应用成为可能。
基准测试
Gemma 4 在主要基准测试中取得了领先或具有竞争力的成绩：
- LiveCodeBench: 80%（26B A4B）— 强大的代码生成和理解
- MMMLU: 85.2% — 卓越的多语言理解
- MMMU: 72.4%（31B Dense）— 强大的多模态理解
- MATH-500: 91.8%（31B Dense）— 接近专家水平的数学推理
- Arena Hard: 85.1%（31B Dense）— 有竞争力的对话能力
这些数据使 Gemma 4 位列顶级开源模型之中，并与许多闭源替代方案具有竞争力。
快速开始
体验 Gemma 4 最简单的方式是通过 Ollama：
ollama pull gemma4:26b
ollama run gemma4:26b如需在浏览器中体验，请访问 Google AI Studio，你可以免费与 Gemma 4 对话并获取 API Key。
国内用户可以从魔搭社区 (ModelScope) 下载模型，享受更快的下载速度。
生产部署方面，模型可在 HuggingFace 和 Kaggle 上获取，并支持 vLLM、TGI 和 SGLang 等框架进行部署。
查看我们的快速开始指南获取详细设置说明，以及下载页面了解所有可用平台。
总结
Gemma 4 标志着开源 AI 的一个转折点。开发者首次可以获得一个模型家族，它结合了真正的多模态理解、长上下文、内置推理、原生工具调用和广泛的多语言支持 — 全部以 Apache 2.0 许可证发布，没有使用限制。
无论你是在构建代码助手、在智能手机上部署 AI、处理数千份文档，还是创建多语言客户支持 Agent，Gemma 4 都提供了一个强大、高效且真正开放的基础。开源 AI 与闭源 AI 之间的差距从未如此之小。
