谷歌發布 Gemma 4 開源大模型，31B 參數性能達頭部水準

DoNews4月3日消息，今日，谷歌正式推出 Gemma 4 大模型，據稱是迄今為止谷歌最智能的開源模型。Gemma 4 專為高級推理與智能體工作流打造，實現了前所未有的“單位參數智能水平”。

本次谷歌推出四種規格的 Gemma 4 通用模型：高效 20 億參數版（E2B）、高效 40 億參數版（E4B）、260 億混合專家模型（MoE）與 310 億稠密模型（31B）。全系產品均超越簡單對話場景，可處理復雜邏輯與智能體工作流。

其中大參數量級模型在同規模下實現頂尖性能：31B 模型目前在行業標準 Arena AI 文本榜單中位列全球開源模型第三，26B 模型位居第六。Gemma 4 在榜單上的表現甚至超越了自身規模 20 倍的模型。對開發者而言，這種全新的單位參數智能水平意味著，只需更少的硬件開銷，即可實現前沿級 AI 能力。

在端側設備上，E2B 與 E4B 模型重新定義了本地部署價值：相比單純堆砌參數，更側重多模態能力、低延遲處理與生態無縫集成。

以下是 Gemma 4 模型系列的核心優勢：

高級推理：具備多步規劃與深度邏輯能力，在數學、指令執行等需要復雜推理的基準測試中實現顯著提升。

智能體工作流：原生支持函數調用、結構化 JSON 輸出與系統指令，可構建能對接各類工具、API 并可靠執行工作流的自主智能體。

代碼生成：支持高質量離線代碼生成，將工作站變為本地化 AI 編程助手。

視覺與音頻：全系模型原生支持視頻、圖像處理，兼容可變分辨率，在 OCR、圖表理解等視覺任務上表現出色；E2B 與 E4B 模型額外搭載原生音頻輸入能力，可實現語音識別與理解。

更長上下文：流暢處理長文本內容。端側模型上下文窗口達 128K，大模型最高支持 256K，可在單次提示中傳入代碼庫或長文檔。

140 + 種語言：基于超 140 種語言原生訓練，助力開發者為全球用戶打造包容、高性能的應用。

26B 與 31B 模型

為讓研究者與開發者在通用硬件上實現頂尖推理能力而優化，非量化 bfloat16 權重可高效適配單張 80GB 英偉達 H100 GPU；本地部署場景下，量化版本可直接在消費級 GPU 上運行，支撐集成開發環境、編程助手與智能體工作流。

26B 混合專家模型（MoE）側重低延遲，推理時僅激活總參數中的 38 億，實現極快的令牌生成速度；31B 稠密模型則最大化原始性能，為微調提供強大基礎。

E2B 與 E4B 模型

從底層設計便追求極致算力與內存效率，推理時實際占用參數分別為 20 億與 40 億，節省內存與設備電量。與谷歌 Pixel 團隊、高通、聯發科等移動硬件廠商深度合作，讓這些多模態模型可在手機、樹莓派、英偉達 Jetson Orin Nano 等端側設備上完全離線、近零延遲運行。安卓開發者現已可在 AICore 開發者預覽版中搭建智能體流程，實現與 Gemini Nano 4 的向前兼容。