谷歌正式推出Gemma 4大模型，据称是迄今为止谷歌最智能的开源模型。Gemma 4专为高级推理与智能体工作流打造，实现了前所未有的“单位参数智能水平”。
本次谷歌推出四种规格的Gemma 4通用模型，分别是高效20亿参数版（E2B）、高效40亿参数版（E4B）、260亿混合专家模型（MoE）与310亿稠密模型（31B），全系产品均超越简单对话场景，可处理复杂逻辑与智能体工作流。
其中大参数量级模型在同规模下实现顶尖性能：31B模型目前在行业标准Arena AI文本榜单中位列全球开源模型第三，26B模型位居第六。Gemma 4在榜单上的表现甚至超越了自身规模20倍的模型。对开发者而言，这种全新的单位参数智能水平意味着，只需大幅更少的硬件开销，即可实现前沿级AI能力。
在端侧设备上，E2B与E4B模型重新定义了本地部署价值：相比单纯堆砌参数，更侧重多模态能力、低延迟处理与生态无缝集成。
Gemma 4拥有多维度核心优势，可适配多元场景：其具备高级推理能力，拥有多步规划与深度逻辑，在数学、指令执行等需要复杂推理的基准测试中实现显著提升；原生支持智能体工作流，可支持函数调用、结构化JSON输出与系统指令，能构建对接各类工具、API并可靠执行工作流的自主智能体；支持高质量离线代码生成，可将工作站变为本地化AI编程助手；全系模型原生支持视频、图像处理，兼容可变分辨率，在OCR、图表理解等视觉任务上表现出色，其中E2B与E4B模型还额外搭载原生音频输入能力，可实现语音识别与理解；能流畅处理长文本内容，端侧模型上下文窗口达128K，大模型最高支持256K，可在单次提示中传入代码库或长文档；基于超140种语言原生训练，助力开发者为全球用户打造包容、高性能的应用。
26B与31B模型为让研究者与开发者在通用硬件上实现顶尖推理能力而优化，非量化bfloat16权重可高效适配单张80GB英伟达H100 GPU；本地部署场景下，量化版本可直接在消费级GPU上运行，支撑集成开发环境、编程助手与智能体工作流。其中，26B混合专家模型（MoE）侧重低延迟，推理时仅激活总参数中 的38亿，实现极快的令牌生成速度；31B稠密模型则最大化原始性能，为微调提供强大基础。
