Google DeepMind於2026/4/2正式發表了開源多模態人工智慧模型Gemma 4系列模型。Gemma 4的問世，承襲了Gemma系列自2024年2月首次發布以來的輝煌成就，該系列模型迄今已累積超過4億次的下載量，並衍生出逾10萬種社群變體，足見其在開發社群中的廣泛影響力與創新潛能。
Gemma 4核心優勢與功能亮點
Gemma 4模型家族在多個關鍵領域取得了顯著的進展，使其躋身同類開放模型中能力最為卓越的行列。
卓越的多模態感知能力
Gemma 4模型具備原生支援影像與視訊處理機能，可處理各式長寬比與解析度的內容。在OCR（光學字元辨識）、圖表理解、物件偵測、GUI（圖形使用者介面）偵測以及視訊理解等視覺任務上，均展現卓越效能。其中，E2B與E4B模型更原生支援音訊輸入，可用於語音辨識、語音理解及語音轉譯等應用。更值得一提的是，它支援交錯式多模態輸入，允許開發者在單一提示中自由混合文字與影像內容。
進階推理與自主代理工作流
Gemma 4整合了多步驟規劃及深層邏輯推斷能力，在需要數學運算與指令遵循的基準測試中，其表現獲得顯著躍升。該模型原生支援函數呼叫、結構化JSON輸出以及原生系統指令，賦予開發者打造能夠與不同工具和API互動，並可靠執行複雜工作流程的自主代理程式的能力。
高效程式碼生成與輔助
Gemma 4支援高品質的離線程式碼生成服務，同時提供程式碼補全與修正功能，可將開發者的工作站升級為本地優先的AI程式碼助理。
擴展的上下文處理能力
邊緣模型（E2B/E4B）配備高達128K的上下文視窗，而較大型的模型則提供高達256K的上下文視窗。這項特性讓模型能夠在單一提示下處理大型文件或程式碼庫，極大地提升了處理複雜任務的效率。
廣泛的多語言支援
Gemma 4的預訓練資料集涵蓋逾140種語言的內容，並提供超過35種語言的即時支援，確保其在全球範圍內的廣泛適用性。
多元模型架構與規模配置
Gemma 4家族提供四種不同尺寸的模型：Effective 2B（E2B）、Effective 4B（E4B）、26B Mixture of Experts（MoE）及31B Dense。這些模型結合了多種架構設計，包括密集型（Dense）和專家混合型（Mixture-of-Experts、MoE），以適應多元的硬體需求。
- 小型模型（E2B、E4B）：專為超行動裝置、邊緣運算及瀏覽器環境部署所打造，例如Pixel手機和Chrome瀏覽器。
- 密集型模型（31B）：這是一個強大的31B參數密集型模型，旨在彌合伺服器級性能與本地執行之間的效能差距。
- 專家混合型模型（26B MoE）：一個高效的26B MoE模型，專為高吞吐量和進階推理任務而設計。
卓越性能表現與業界肯定
Gemma 4系列模型承襲了與Gemini 3相同的頂尖研究與技術基石，旨在實現前所未有的「每參數智慧」水準。其較大型的模型展現了領先同尺寸模型的性能，其中31B模型在業界標準的Arena AI文字排行榜上榮登全球第三名，而26B模型則位居第六，甚至超越了體積大其20倍的模型。
彈性部署與開放生態系統
Gemma 4模型在設計之初便考量到在各種硬體上高效運行與微調的需求，從全球數十億的Android裝置、筆記型電腦GPU，到開發者工作站及加速器，均能完美適配。它支援多種平台部署選項，包含：
- 行動裝置：支援Android和iOS上的CPU/GPU。開發者可透過Android AICore，便捷地存取並部署內建的Gemma 4模型。
- 桌面與網路：在Windows、Linux和macOS（透過Metal）上實現流暢性能，並透過WebGPU支援原生瀏覽器執行。
- 物聯網與機器人：將Gemma 4的強大能力帶到Raspberry Pi 5和搭載NPU加速的Qualcomm Dragonwing IQ8處理器等邊緣裝置。
Gemma 4在發布之初即獲得眾多開源推論引擎的支援，並透過Apache 2.0許可證發布。此一極具開放性的開源許可證，允許商業使用、微調與部署，賦予開發者完整的彈性與數位主權。此外，它也支援透過Google Cloud服務進行部署，包括Vertex AI、Cloud Run、GKE和Sovereign Cloud等。
堅實的安全防護與信任基石
Gemma 4模型遵循與Google專有模型同等的嚴格基礎設施安全協議。這為企業及主權組織奠定了值得信賴且透明的基礎，在提供最先進功能的同時，亦符合最高的安全與可靠性標準。
玩家總結
Google DeepMind推出的Gemma 4系列模型，無疑為開源AI領域樹立了全新的里程碑。特別是其開放的Apache 2.0許可證，賦予了社群極大的自由度，鼓勵商業應用與深度客製化。我們也將透過各種桌面、行動裝置平台來實測Gemma 4系列模型到底有沒有到位。
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