Google DeepMind发布Gemma 4开放模型系列，主打高智能效率比
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开放模型系列，基于 Gemini 3 研究技术打造，提供 E2B/E4B 与 12B/26B/31B 等尺寸，强调智能效率比、多模态推理与 140 种语言支持，并宣称在多项基准上超越前代 Gemma 3。
核心事实
Google DeepMind 于官网发布 Gemma 4 开放模型系列，称其为“基于 Gemini 3 研究和技术打造的最智能开放模型”，旨在最大化“智能效率比”（intelligence-per-parameter）。该系列提供两种规格：面向移动与物联网设备的 E2B、E4B 型号，以及面向个人电脑的 12B、26B、31B 型号。官方称 E2B/E4B 支持离线运行，可在手机、Raspberry Pi 等边缘设备上实现近零延迟；12B 及以上型号则针对消费级 GPU 优化，适用于 IDE、编程助手与智能体工作流。
背景与影响
据官方页面，Gemma 4 支持智能体工作流（含原生函数调用）、多模态推理（音频与视觉理解）以及 140 种语言，并允许用户通过自有框架进行微调。官方公布的基准数据显示，Gemma 4 31B IT 在 Arena AI（文本）得分 1452，MMMLU（多语言问答）85.2%，AIME 2026（数学）89.2%，LiveCodeBench v6（编程）80.0%，GPQA Diamond（科学知识）84.3%，τ2-bench（智能体工具使用）86.4%，均高于对比的 Gemma 3 27B IT。官方称 Gemma 4 与专有模型采用相同的基础设施安全协议，适用于企业与主权组织。
限制与来源
以上基准数据与功能描述均来自 Google DeepMind 官方页面，未经独立验证；实际性能可能因硬件、部署环境与任务而异。模型权重可通过 Hugging Face、Ollama、Kaggle、LM Studio 等渠道获取，具体许可条款、可用地区与支持框架请以官网及相应平台当前信息为准。来源：Google DeepMind — Gemma 4。