谷歌开源发布Gemma 4系列模型体积更小但提供类似Kimi-K2.5的智能

谷歌日前面向全球人工智能社区发布 Gemma 4 系列模型，该系列模型是谷歌基于 Gemini 3 研究技术打造的全新开放权重模型，专门为先进推理和智能体工作流设计。

Gemma 4 系列模型在参数效率、上下文长度、多模态能力以及原生工具调用方面实现了代际跃升，侧重点是模型体积更小，让用户可以在本地设备上运行模型。

另外谷歌还将 Gemma 4 系列模型切换为 Apache 2.0 开源许可证，该许可证相对来说要求更加宽松，完全允许商业性使用、微调和部署等。

下面是 Gemma 4 不同的权重：

AI 工具、聊天机器人和虚拟助理

Gemma 4 E2B：总参数规模为 5.1B，激活参数为 2.3B，针对超低功耗设备而设计，可在智能手机和树莓派等设备上实现近乎零延迟的体验
Gemma 4 E4B：总参数规模为 8B，激活参数为 4.5B，同样针对边缘设备而优化，但支持实时文字对话和音视频处理等
Gemma 4 26B A4B MoE：总参数规模为 25.2B~26B，推理时的激活参数为 3.8B~4B，兼顾高效运行与吞吐量，适合消费级 GPU 与笔记本电脑部署
Gemma 4 31B Dense：纯稠密模型，总参数规模约为 30.7B~31B，追求更高品质的推理，单张 80GB H100 GPU 即可实现无量化运行，量化后亦可在消费级硬件上部署

不同权重的特点如下：

边缘模型如 E2B 和 E4B 上下文窗口为 128K，26B 与 31B 版则支持最高 256K，这可以确保在一次任务中完整分析代码库或保留复杂操作历史。

所有模型都支持多模态输入，包括文本输入、视频输入和图片输入等，边缘模型还额外支持音频输入，可实现在智能手机等设备上进行实时语音理解。

谷歌已经与高通和联发科等芯片制造商合作，针对边缘设备进行专门的优化，Gemma 4 不仅可以在高通和联发科芯片上运行，对内存和电量的消耗也较 Gemma 3 显著降低。

模型能力上媲美 Kimi-K2.5：

从谷歌发布的测试报告来看，Gemma 4 系列 31B 等权重能力上已经能够媲美智谱 GLM-5 和月之暗面的 Kimi-K2.5，但 Gemma 4 的模型尺寸更小。

例如 GLM-5 的总参数规模为 754B，Kimi-K2.5 的总参数规模为 1100B，谷歌能在仅 31B 的参数规模上实现类似能力，可见谷歌的优化力度确实非常大。

谷歌如此力度的优化最终目的还是为安卓设备 AI 化做好准备，后续新推出的安卓设备可能都会由 Gemma 系列模型提供 AI 支持，所以推出这种小尺寸高智能模型是必要的。

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