谷歌DeepMind近日正式推出全新開放權重模型系列Gemma 4，其最大亮點在于采用Apache 2.0許可證，徹底摒棄此前備受爭議的限制性條款。這一改變被開源社區(qū)視為重大突破——企業(yè)可自由部署、修改及商業(yè)化應用模型，無需擔憂谷歌單方面修改使用規(guī)則。Hugging Face聯(lián)合創(chuàng)始人Clément Delangue評價稱，此舉標志著開放模型生態(tài)進入新階段。

Gemma 4系列包含四個版本，覆蓋從移動設備到工作站的全場景需求。針對高性能計算場景，谷歌推出310億參數(shù)的稠密模型與260億參數(shù)的混合專家模型。前者以輸出質量見長，后者通過動態(tài)激活128個專家模塊中的部分組件，實際運行參數(shù)僅38億，在保持效率的同時支持圖像輸入與25.6萬token的上下文窗口，可處理整份長文檔或代碼庫。邊緣設備端則提供E2B（51億參數(shù)壓縮至23億運行）與E4B（80億參數(shù)壓縮至45億運行）兩款模型，新增音頻輸入能力，支持離線語音識別與翻譯。

技術層面，所有模型均原生支持函數(shù)調用與結構化輸出，開發(fā)者可構建自動化智能體。其代碼生成能力尤為突出，用戶可在本地部署AI編程助手，無需上傳代碼至云端。視覺能力方面，模型支持70至1120塊的可變分辨率圖像分割，適應從簡單分類到OCR識別的多樣化任務，并具備多圖與視頻幀序列分析能力。

性能測試數(shù)據顯示，310億參數(shù)稠密模型在AIME 2026數(shù)學測試中取得89.2%的準確率，LiveCodeBench編程測試得分80.0%，Codeforces算法競賽評分達2150分。混合專家模型緊隨其后，分別獲得88.3%與77.1%的成績。邊緣模型E4B在同類測試中取得42.5%與52.0%的得分，超越前代270億參數(shù)的Gemma 3。有開發(fā)者評價其"以小博大"的表現(xiàn)遠超預期。

許可證變更被視為Gemma 4的核心競爭力。此前模型采用谷歌自定義協(xié)議，條款變動風險與法律審查門檻阻礙了企業(yè)級應用。Apache 2.0作為安卓系統(tǒng)、阿里Qwen及法國Mistral等項目采用的通用協(xié)議，此次被谷歌采納后，企業(yè)可安全進行模型微調與商業(yè)化部署。谷歌聲明稱，此決定源于對開發(fā)者需求的深度傾聽。

硬件適配方面，谷歌與高通、聯(lián)發(fā)科合作優(yōu)化小模型在移動端的能效表現(xiàn)。260億參數(shù)混合專家模型經4位量化后，可在24GB顯存的消費級顯卡運行；310億稠密模型量化后亦適配普通硬件。同步推出的量化感知訓練技術確保模型降精度后性能穩(wěn)定。目前，Hugging Face、Kaggle等平臺已上線模型資源，vLLM、SGLang等主流框架完成適配。

Gemma系列自初代發(fā)布以來累計下載量突破4億次，社區(qū)衍生出超10萬個變種模型。Gemma 4的推出延續(xù)了這一趨勢，其技術路線與Gemini系列共享底層架構，標志著谷歌將前沿研究成果以開放權重形式向開發(fā)者全面開放。安卓開發(fā)者現(xiàn)可通過AICore預覽版體驗智能體工作流，未來將與Gemini Nano 4實現(xiàn)無縫兼容。