全面解讀 Google Gemma 4: 4 款開源模型、Apache 2.0 許可和 6 大核心升級

Google Gemma 4 正式發佈，首次採用 Apache 2.0 完全開源許可，推出 4 款模型覆蓋從樹莓派到數據中心的完整算力場景。作爲 Gemini 3 同源技術的開源版本，Gemma 4 在推理、編碼、視覺、長上下文等維度實現了對 Gemma 3 的全面碾壓級提升。

核心價值: 讀完本文，你將掌握 Gemma 4 的 4 款模型選型、核心架構創新、多模態能力邊界，以及本地部署的硬件要求。

Gemma 4 核心信息速覽

Gemma 4 於 2026 年 4 月 2 日在 Google Cloud Next 上發佈，基於 Gemini 3 的同源研究構建，是 Google 開源模型家族的第四代產品。

信息項	詳情
發佈時間	2026 年 4 月 2 日
模型數量	4 款（E2B / E4B / 26B-A4B / 31B）
許可協議	Apache 2.0 （首次，此前爲 Google 自有許可）
最大上下文	256K tokens （31B 和 26B-A4B）
多模態	文本 + 圖像 + 視頻 + 音頻（E2B/E4B）
架構亮點	首個 MoE 變體、PLE 技術、混合注意力
可用平臺	Hugging Face、Google AI Studio、Vertex AI、Ollama 等

Gemma 4 四款模型一覽

模型	有效參數	總參數	架構	上下文	多模態
Gemma 4 E2B	2.3B	5.1B	Dense	128K	文本+圖像+視頻+音頻
Gemma 4 E4B	4.5B	8B	Dense	128K	文本+圖像+視頻+音頻
Gemma 4 26B-A4B	3.8B 激活	25.2B	MoE	256K	文本+圖像+視頻
Gemma 4 31B	30.7B	30.7B	Dense	256K	文本+圖像+視頻

命名規則: "E" 前綴代表 "Effective Parameters" （有效參數），因 PLE 技術導致總參數大於有效參數。26B-A4B 表示總參數 26B、每 token 激活參數 4B 的 MoE 架構。

🎯 技術建議: Gemma 4 的 4 款模型覆蓋了從邊緣設備到雲端推理的全場景。如果你需要在多個開源模型間對比效果，建議通過 API易 apiyi.com 平臺統一接入，快速切換和評估不同模型。

Gemma 4 vs Gemma 3 性能對比: 史上最大代際提升

Google 官方稱 Gemma 4 是"開源模型領域最大的單代性能提升"。基準測試數據完全支撐了這一說法。

核心基準測試對比

基準測試	Gemma 3 27B	Gemma 4 31B	提升幅度
AIME 2026 （數學推理）	20.8%	89.2%	+68.4 pts （4.3x）
LiveCodeBench v6 （編碼）	29.1%	80.0%	+50.9 pts （2.7x）
BigBench Extra Hard （推理）	19.3%	74.4%	+55.1 pts （3.9x）
GPQA Diamond （科學推理）	42.4%	84.3%	+41.9 pts （2.0x）
MMLU Pro （知識）	67.6%	85.2%	+17.6 pts
MATH-Vision （視覺數學）	46.0%	85.6%	+39.6 pts
MRCR 128K （長上下文）	13.5%	66.4%	+52.9 pts

關鍵發現: AIME 數學推理從 20.8% 躍升至 89.2%，提升 4.3 倍；LiveCodeBench 編碼從 29.1% 到 80.0%，提升 2.7 倍。這不是漸進式改進，而是代際飛躍。

4 款模型完整基準數據

基準測試	31B	26B-A4B	E4B	E2B
MMLU Pro	85.2%	82.6%	69.4%	60.0%
AIME 2026	89.2%	88.3%	42.5%	37.5%
GPQA Diamond	84.3%	82.3%	58.6%	43.4%
LiveCodeBench v6	80.0%	77.1%	52.0%	44.0%
MATH-Vision	85.6%	82.4%	59.5%	52.4%
MMMU Pro （視覺）	76.9%	73.8%	52.6%	44.2%
Codeforces ELO	2150	1718	940	633

MoE 的效率優勢: 26B-A4B 僅用 3.8B 激活參數就達到了 31B Dense 模型約 97% 的性能，推理成本大幅降低。在 LMArena 上，26B-A4B （~1441 ELO）甚至超過了 OpenAI 的 gpt-oss-120B。

💡 選擇建議: 追求極致性能選 31B，追求性價比選 26B-A4B （97% 性能僅需 12% 的激活參數）。通過 API易 apiyi.com 平臺可以快速對比兩個版本在具體業務場景中的實際表現。

Gemma 4 架構創新 6 大核心技術

Gemma 4 在架構層面引入了多項創新技術，這是其性能飛躍的根本原因。

技術 1: Per-Layer Embeddings （PLE）

PLE 在主殘差流之外增加了一條並行條件路徑，爲每個 decoder 層生成專用的 token 向量。這項技術提高了小模型的表達能力，使 2.3B 有效參數的 E2B 獲得了遠超其參數量的性能。

技術 2: 混合注意力（Hybrid Attention）

交替使用局部滑動窗口注意力和全局完整上下文注意力層:

滑動窗口層: 處理局部上下文（E2B/E4B: 512 tokens； 31B/26B: 1024 tokens）
全局注意力層: 處理完整上下文範圍

這種混合設計在保持長上下文能力的同時，顯著降低了計算開銷。

技術 3: Dual RoPE 位置編碼

滑動窗口層使用標準 RoPE
全局注意力層使用 Proportional RoPE

這種雙 RoPE 設計使 256K 上下文在不損失質量的前提下成爲可能。

技術 4: 共享 KV 緩存

最後 N 層複用同類型最後一個非共享層的 K/V 張量，大幅減少計算量和顯存佔用。這是 Gemma 4 能在消費級硬件上運行大模型的關鍵技術之一。

技術 5: MoE 專家混合（26B-A4B）

Gemma 4 首次引入 MoE 變體:

128 個小型專家
每 token 激活 8 個專家 + 1 個共享專家
以 3.8B 激活參數達到 31B Dense 約 97% 的性能

技術 6: 原生多模態

視覺和音頻能力在預訓練階段直接集成:

視覺編碼器: E2B/E4B ~150M 參數； 31B/26B ~550M 參數
音頻編碼器: USM 風格 conformer，~300M 參數（僅 E2B/E4B）
支持變長寬比圖像，可配置 token 預算（70-1120 tokens）

Gemma 4 多模態和 Agent 能力詳解

Gemma 4 不僅是一個對話模型，更是一個具備完整 Agent 能力的多模態系統。

多模態輸入能力

模態	E2B	E4B	31B	26B-A4B
文本	✅	✅	✅	✅
圖像	✅	✅	✅	✅
視頻（最長60秒 1fps）	✅	✅	✅	✅
音頻（最長30秒）	✅	✅	❌	❌

視覺能力覆蓋:

目標檢測與邊界框輸出（原生 JSON 格式）
GUI 元素檢測和指向
文檔/PDF 解析、圖表理解
屏幕/UI 界面理解
圖文交叉輸入（任意順序混合）

原生函數調用和 Agent 能力

Gemma 4 從訓練階段就內置了函數調用能力，不是後期微調添加:

原生函數調用: 訓練階段直接優化，支持多工具編排
Extended Thinking: 可通過 enable_thinking=True 啓用多步推理
結構化輸出: 原生 JSON 輸出，適合 API 集成
多輪 Agent 流程: 支持計劃-執行-觀察的自主 Agent 循環

# Gemma 4 函數調用示例 （通過 API易 統一接口）
import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
）

tools = [
    {
        "type": "function"，
        "function": {
            "name": "get_weather"，
            "description": "獲取指定城市的天氣"，
            "parameters": {
                "type": "object"，
                "properties": {
                    "city": {"type": "string"}
                }，
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create（
    model="gemma-4-31b-it"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "北京今天天氣怎麼樣？"}]，
    tools=tools，
    tool_choice="auto"，
）

🚀 快速開始: Gemma 4 的原生函數調用使其成爲構建 AI Agent 的理想選擇。推薦使用 API易 apiyi.com 平臺快速接入，支持 OpenAI 兼容接口，無需額外適配。

Gemma 4 本地部署硬件指南

Apache 2.0 許可意味着你可以在任何硬件上自由部署 Gemma 4。以下是各模型的硬件需求。

硬件需求一覽

模型	最低硬件	典型部署場景
E2B （2.3B）	<1.5GB 內存	樹莓派 5 （133 tok/s 預填充， 7.6 tok/s 解碼）
E4B （4.5B）	手機級 NPU/GPU	移動設備、Apple Silicon （MLX）
26B-A4B （MoE）	單張消費級 GPU （量化）	個人工作站、小型服務器
31B （Dense）	單張 80GB H100 （FP16）	雲端推理、數據中心

支持的硬件和框架

硬件/框架	支持情況
NVIDIA （H100/B200/RTX）	✅ 全系列支持
Google TPU （Trillium/Ironwood）	✅ 原生優化
Apple Silicon （MLX）	✅ mlx-community/gemma-4-*
AMD ROCm	✅ 支持
Qualcomm NPU （IQ8）	✅ 移動端推理
GGUF （llama.cpp/Ollama）	✅ 2-bit/4-bit 量化
ONNX （WebGPU/瀏覽器）	✅ onnx-community/gemma-4-*
NVIDIA NIM	✅ 容器化部署

E2B 可以在樹莓派 5 上以每秒 7.6 tokens 的速度運行解碼，這爲邊緣 AI 應用打開了全新的可能性。

Apache 2.0 許可: 爲什麼這次不同

Gemma 4 首次採用 Apache 2.0 許可，這是一個重大變化。此前所有 Gemma 模型都使用 Google 自有許可協議，存在特定使用限制和終止權。

許可對比

維度	Gemma 3 （Google 許可）	Gemma 4 （Apache 2.0）
商業使用	有限制條件	✅ 完全自由
修改分發	需遵守附加條款	✅ 完全自由
衍生模型	有限制	✅ 完全自由
終止權	Google 保留終止權	❌ 不可撤銷
專利授權	有限	✅ 明確授權

Apache 2.0 意味着:

企業可以放心用於商業產品，無法律風險
可以自由微調並分發衍生模型
與 Meta Llama 和 DeepSeek 的開源策略對齊
大幅降低了企業採用的合規門檻

💰 成本優化: Apache 2.0 + 本地部署 = 零 API 調用成本。對於推理量大的場景，本地部署 Gemma 4 可能比 API 調用更經濟。如果需要對比本地部署和 API 調用的成本效益，可以通過 API易 apiyi.com 平臺先用 API 驗證效果，再決定是否本地部署。

Gemma 4 模型獲取和快速上手

模型下載渠道

平臺	可用模型	用途
Hugging Face	全部 4 款（base + IT）	通用下載、研究
Google AI Studio	31B、26B MoE	免費在線體驗
Vertex AI	全部 4 款	企業級部署
Ollama / llama.cpp	GGUF 量化版	本地快速部署
Google AI Edge Gallery	E4B、E2B	移動端部署

Ollama 一鍵部署

# 部署 Gemma 4 31B （推薦）
ollama run gemma4:31b

# 部署 MoE 版本 （高性價比）
ollama run gemma4:26b-a4b

# 部署輕量版 （邊緣設備）
ollama run gemma4:e4b

微調支持

Gemma 4 提供完整的微調生態:

框架	支持的方式
TRL	SFT、DPO、強化學習（含多模態）
PEFT	LoRA、QLoRA （via bitsandbytes）
Vertex AI	託管訓練
Unsloth Studio	UI 化微調

視覺和音頻編碼器可以凍結，只微調文本部分，大幅降低微調成本。

🎯 技術建議: 建議先通過 API易 apiyi.com 平臺用 API 方式測試 Gemma 4 的效果，確認滿足需求後再進行本地部署或微調，避免資源浪費。

常見問題

Q1: Gemma 4 和 Gemini 3 是什麼關係？

Gemma 4 基於 Gemini 3 的同源研究構建，可以理解爲 Gemini 3 技術的開源版本。Gemma 4 的模型規模更小（最大 31B vs Gemini 數千億），但採用了相同的核心架構創新。通過 API易 apiyi.com 平臺可以同時使用 Gemma 4 和 Gemini 系列模型進行對比。

Q2: 26B MoE 和 31B Dense 怎麼選？

如果你的硬件有限或需要高吞吐量，選 26B-A4B MoE — 它僅用 3.8B 激活參數就達到 31B 約 97% 的性能。如果追求極致性能且有 80GB GPU，選 31B Dense。MoE 版本的推理成本約爲 Dense 版本的 1/8。

Q3: E2B 和 E4B 適合什麼場景？

E2B 適合極致邊緣場景（樹莓派、IoT 設備、手機端），E4B 適合移動端和輕量級 PC 部署。兩者都支持音頻輸入，這是 31B 和 26B 不支持的。如果你的應用需要語音理解，必須選擇 E2B 或 E4B。

Q4: Apache 2.0 許可對商業使用有什麼影響？

Apache 2.0 是最寬鬆的開源許可之一，允許完全自由的商業使用、修改和分發，且不可撤銷。與 Gemma 3 的 Google 自有許可相比，企業無需擔心合規風險。你可以在 API易 apiyi.com 平臺上先用 API 測試，確認效果後再本地部署用於商業產品。

總結

Gemma 4 是 Google 開源 AI 戰略的一次重大升級。Apache 2.0 許可打破了此前的使用壁壘；4 款模型覆蓋從樹莓派到 H100 的全算力場景；AIME 4.3 倍、LiveCodeBench 2.7 倍的代際性能飛躍；原生多模態和函數調用使其成爲開源 Agent 開發的首選基座模型。

核心要點回顧:

許可: 首次 Apache 2.0，完全自由商用
模型: 4 款覆蓋 2B-31B，含首個 MoE 變體
性能: AIME +68pts （4.3x），LiveCodeBench +51pts （2.7x）
多模態: 文本+圖像+視頻+音頻，原生集成
Agent: 原生函數調用 + Extended Thinking
部署: 樹莓派到 H100 全覆蓋，GGUF/ONNX/MLX 多框架

推薦通過 API易 apiyi.com 快速接入 Gemma 4 系列模型，在統一接口下對比不同模型的實際效果。

參考資料

Google 官方博客 – Gemma 4 發佈: blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
Hugging Face – Gemma 4 模型: huggingface.co/blog/gemma4
Google AI – Gemma 4 模型卡: ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_4

本文由 APIYI Team 技術團隊撰寫，更多 AI 模型使用教程請關注 API易 apiyi.com

全面解讀 Google Gemma 4: 4 款開源模型、Apache 2.0 許可和 6 大核心升級