Google DeepMind 开源 Gemma 4：四种尺寸覆盖手机到工作站，Apache 2.0 许可全面放开
Google DeepMind 开源 Gemma 4：四种尺寸覆盖手机到工作站，Apache 2.0 许可全面放开
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Google DeepMind 于 5 月 15 日发布 Gemma 4，这是一个全新的开源模型家族，基于 Gemini 3 的研究和技术构建，首次采用 Apache 2.0 许可证发布。四种模型尺寸覆盖从手机到数据中心的完整硬件谱系，开发者可自由商用部署，无需受限于 Google 的专有生态。
四种尺寸，各有定位
Gemma 4 包含四个模型：
- 31B Dense：目前在 Arena AI 文本排行榜开源模型中排名第三，未量化权重可在单张 80GB H100 上运行，量化版本可跑在消费级 GPU 上。适合需要最高质量和微调灵活性的场景。
- 26B MoE（混合专家）：总参数 26B 但推理时仅激活 3.8B，在保持强性能的同时大幅降低推理成本和延迟。Google 称其在基准测试中超越了 20 倍参数量的竞品。
- E4B：有效参数 4B，面向移动设备和边缘部署。
- E2B：有效参数 2B，面向 IoT 和超低功耗场景。
Google 与 Pixel 团队、高通和联发科合作，确保 E2B 和 E4B 可在手机、Raspberry Pi 和 Nvidia Jetson Orin Nano 上离线运行，近乎零延迟。Android 开发者可通过 AICore Developer Preview 原型化 Agent 工作流。
核心能力
- 长上下文：大模型支持 256K token，边缘模型支持 128K token，足以一次性传入完整代码仓库或长文档。
- 原生多模态：所有模型支持可变分辨率的视频和图像处理（OCR、图表理解）；E2B 和 E4B 额外支持原生音频输入（语音识别）。
- Agent 能力：原生函数调用、结构化 JSON 输出、系统指令支持，可构建与工具和 API 交互的自主 Agent。
- 多语言：原生训练覆盖 140+ 语言。
- 推理增强：多步规划、更深层逻辑推理，数学和指令遵循基准显著提升。
Apache 2.0：Google 开源策略的转变
此前 Gemma 系列使用的是 Google 自定义许可证，对商用有一定限制。Gemma 4 转向 Apache 2.0 是一个明确的策略信号——Google 在回应开发者社区对更宽松许可的呼声。
Apache 2.0 意味着：开发者对数据、基础设施和模型拥有完全控制权，可自由部署在本地或云端，无需额外授权。这让 Gemma 4 在许可层面与 Meta 的 Llama 系列站在了同一起跑线。
生态基础
Gemma 系列自首代发布以来累计下载超过 4 亿次，社区构建了超过 10 万个衍生变体。Google 将这一生态称为"Gemmaverse"。Gemma 4 的发布为这个生态提供了更强的基础模型和更自由的许可条件。
谁该关注
- 需要本地部署强模型的开发者：31B Dense 和 26B MoE 在单卡或消费级硬件上即可运行，适合编程助手、Agent 工作流、RAG 系统。
- 移动和 IoT 开发者：E2B/E4B 提供了在设备端运行多模态 AI 的可行路径。
- 企业用户：Apache 2.0 消除了商用部署的许可顾虑。
限制
基于多家媒体转述整理，目前 Gemma 4 的具体基准数据和详细技术报告尚未完全公开。Arena 排行榜排名可能随时间变化。边缘模型的实际设备性能需以具体硬件测试为准。
参考来源
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