Gemma 4 全面解析：Google开源多模态AI模型，支持本地运行与Agent开发（2026最新指南）

Google Gemma 4 正式发布，首次采用 Apache 2.0 完全开源许可，推出 4 款模型覆盖从树莓派到数据中心的完整算力场景。作为 Gemini 3 同源技术的开源版本，Gemma 4 在推理、编码、视觉、长上下文等维度实现了对 Gemma 3 的全面碾压级提升。

Gemma 4 是由 Google DeepMind 推出的最新一代开源 AI 模型家族，属于生成式人工智能模型，支持文本生成、推理、代码编写等多种任务。

它的核心定位非常明确：

高性能开源模型 + 多模态能力 + 本地运行支持

相比传统大模型，Gemma 4 更强调 轻量化、可部署性和开发自由度，特别适合开发者构建 AI 应用和智能体系统。

Gemma 系列背景

Gemma 是 Google 推出的开源模型家族：

年份	版本	核心特点
2024	Gemma 初代	基础开源模型发布
2024	Gemma 2	性能优化与能力提升
2025	Gemma 3	多模态 + 长上下文
2026	Gemma 4	新一代能力全面升级

该系列目标是：

让 AI 从云端走向本地设备，实现“人人可用”

Gemma 4 核心能力

1️⃣ 多模态能力（Multimodal AI）

Gemma 系列已支持：

能力类型	支持内容	具体应用示例
文本理解	自然语言处理	文本生成、问答系统
图像理解	图像识别与分析	图片内容分析、目标识别
多模态推理	图文联合理解	图文结合推理、视觉问答

Gemma 3 已支持图像+文本输入，而 Gemma 4 在此基础上进一步增强多模态能力。

2️⃣ 本地运行（Edge AI）

Gemma 最大优势之一：

✅ 可以运行在本地设备（Laptop / 手机 / IoT）

类别	内容
支持环境	单 GPU / TPU
支持环境	本地服务器
支持环境	边缘设备
核心优势	无需依赖云 API
核心优势	更低延迟
核心优势	更高隐私

3️⃣ 多模型尺寸（适配不同场景）

Gemma 系列提供不同规模模型：

模型规模	使用场景
小模型（E2B / E4B）	手机、边缘设备
中模型（4B / 12B）	本地开发
大模型（26B / 31B）	高级推理

4️⃣ 超长上下文（Long Context）

Gemma 模型支持：

支持内容	具体说明
最大上下文	最长支持 128K Token（部分版本更高）
适用场景	长文档分析
适用场景	多轮对话
适用场景	大规模代码处理

5️⃣ Agent能力（智能体开发）

支持功能	具体说明
功能支持	Function Calling
功能支持	Structured Output
功能支持	多步骤推理
可构建应用	AI Agent
可构建应用	自动化系统
可构建应用	工作流机器人

6️⃣ 开源 + 可商用（核心优势）

Gemma 提供：

开源权重
商用许可（开放使用）

相比闭源模型：

项目	Gemma 4	Gemini
开源	✅	❌
本地部署	✅	❌
可控性	高	低

视频解读（核心理解）

视频重点提到：

视频重点	具体说明
适用人群	Gemma 更适合开发者
应用场景	可快速构建本地 AI 应用
功能支持	支持 Agent 与自动化

Gemma 4 能做什么？

应用类型	具体能力	示例
AI 应用开发	智能交互与自动化	聊天机器人、AI助手、自动化工具
多模态应用	图像与内容理解	图像分析、视觉问答、内容理解
编程与开发	开发辅助能力	代码生成、Debug、API调用
企业应用	业务自动化	AI客服、自动化流程、数据分析

Gemma 4 应用场景

应用场景	具体应用	示例
内容创作	AI辅助创作	AI写作、多媒体生成
企业自动化	业务流程自动化	智能客服、自动报告生成
AI Agent	自动化智能体	自动执行任务、多步骤流程
本地AI应用	离线部署与私有化应用	离线AI助手、私有部署

Gemma 4 vs 主流模型

模型	特点
Gemma 4	开源 + 本地运行
Gemini	强大但闭源
GPT	API驱动
Llama	开源但生态不同

Gemma 4 更适合：

开发者 + 本地部署 + Agent开发

Gemma 4 vs Gemma 3性能对比

核心基准测试对比

基准测试	Gemma 3 27B	Gemma 4 31B	提升幅度
AIME 2026（数学推理）	20.8%	89.2%	+68.4 pts（4.3倍）
LiveCodeBench v6（编码）	29.1%	80.0%	+50.9 pts（2.7倍）
BigBench Extra Hard（推理）	19.3%	74.4%	+55.1 pts（3.9倍）
GPQA Diamond（科学推理）	42.4%	84.3%	+41.9 pts（2.0倍）
MMLU Pro（知识）	67.6%	85.2%	+17.6 pts
MATH-Vision（视觉数学）	46.0%	85.6%	+39.6 pts
MRCR 128K（长上下文）	13.5%	66.4%	+52.9 pts

关键发现

👉 AIME 数学推理从 20.8% 提升至 89.2%，达到 4.3 倍增长；
👉 LiveCodeBench 编码能力从 29.1% 提升至 80.0%，提升 2.7 倍。

这并非简单优化，而是一次“代际级跃迁”。

4 款模型完整基准数据

基准测试	31B	26B-A4B	E4B	E2B
MMLU Pro	85.2%	82.6%	69.4%	60.0%
AIME 2026	89.2%	88.3%	42.5%	37.5%
GPQA Diamond	84.3%	82.3%	58.6%	43.4%
LiveCodeBench v6	80.0%	77.1%	52.0%	44.0%
MATH-Vision	85.6%	82.4%	59.5%	52.4%
MMMU Pro（视觉）	76.9%	73.8%	52.6%	44.2%
Codeforces ELO	2150	1718	940	633

MoE 的效率优势：
26B-A4B 仅使用约 3.8B 激活参数，就达到了 31B Dense 模型约 97% 的性能，推理成本大幅降低。在 LMArena 上，26B-A4B（约 1441 ELO）甚至超过了 OpenAI 的 gpt-oss-120B。

💡 选择建议：
追求极致性能可选择 31B，追求性价比则推荐 26B-A4B（以仅约 12% 的激活参数实现约 97% 的性能）。可以快速对比两种模型在实际业务场景中的表现。

Gemma 4 架构创新：6大核心技术

Gemma 4 在架构层面引入了多项创新技术，这也是其性能实现飞跃的根本原因。

技术 1：Per-Layer Embeddings（PLE）

PLE 在主残差流之外增加了一条并行条件路径，为每个 decoder 层生成专用的 token 向量。

该技术显著提升了小模型的表达能力，使仅有 2.3B 有效参数的 E2B 模型，也能获得远超其参数规模的性能表现。

技术 2：混合注意力（Hybrid Attention）

Gemma 4 采用交替使用的两种注意力机制：

滑动窗口注意力（Local Attention）
- 处理局部上下文
- E2B / E4B：512 tokens
- 31B / 26B：1024 tokens
全局注意力（Global Attention）
- 处理完整上下文范围

👉 这种混合设计在保证长上下文能力的同时，大幅降低计算成本。

技术 3：Dual RoPE 位置编码

滑动窗口层使用 标准 RoPE
全局注意力层使用 比例 RoPE（Proportional RoPE）

👉 双 RoPE 机制使 256K 超长上下文 成为可能，同时保持生成质量不下降。

技术 4：共享 KV 缓存

在模型的最后 N 层中，复用同类型最后一个非共享层的 K/V 张量，从而：

大幅减少计算量
显著降低显存占用

👉 这是 Gemma 4 能在消费级硬件运行大模型的关键优化之一。

技术 5：MoE 专家混合（26B-A4B）

Gemma 4 首次引入 MoE（Mixture of Experts）结构：

包含 128 个专家网络
每个 token 激活：
- 8 个专家 + 1 个共享专家
仅用 3.8B 激活参数
👉 实现约 31B Dense 模型 97% 的性能

技术 6：原生多模态能力

Gemma 4 在预训练阶段直接集成多模态能力：

视觉编码器
- E2B / E4B：约 150M 参数
- 31B / 26B：约 550M 参数
音频编码器
- 基于 USM 风格 Conformer
- 约 300M 参数（仅 E2B / E4B 支持）
支持：
- 可变长宽比图像
- 可配置 token 预算（70–1120 tokens）

Gemma 4 多模态与 Agent 能力详解

Gemma 4 不仅是一个对话模型，更是一个具备完整 Agent 能力的多模态系统。

多模态输入能力

模态	E2B	E4B	31B	26B-A4B
文本	✅	✅	✅	✅
图像	✅	✅	✅	✅
视频（最长60秒，1fps）	✅	✅	✅	✅
音频（最长30秒）	✅	✅	❌	❌

视觉能力覆盖

Gemma 4 在视觉理解方面具备强大能力，包括：

目标检测与边界框输出（原生 JSON 格式）
GUI 元素检测与指向
文档 / PDF 解析与图表理解
屏幕 / UI 界面理解
图文混合输入（支持任意顺序组合）

原生函数调用与 Agent 能力

Gemma 4 在训练阶段就内置了函数调用能力，而不是后期微调添加：

原生函数调用：训练阶段直接优化，支持多工具编排
Extended Thinking：通过 enable_thinking=True 启用多步推理
结构化输出：支持原生 JSON 输出，方便 API 集成
多轮 Agent 流程：支持“计划 → 执行 → 观察”的自主循环

Gemma 4 函数调用示例（通过 API易统一接口）

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.mohe-sc.com/v1"
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定城市的天气",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gemma-4-31b-it",
    messages=[{"role": "user", "content": "深圳今天天气怎么样？"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

Gemma 4 硬件指南

Apache 2.0 许可意味着你可以在任何硬件上自由部署 Gemma 4。以下是各模型对应的硬件需求。

硬件需求一览

模型	最低硬件	典型部署场景
E2B（2.3B）	<1.5GB 内存	树莓派 5（133 tok/s 预填充，7.6 tok/s 解码）
E4B（4.5B）	手机级 NPU / GPU	移动设备、Apple Silicon（MLX）
26B-A4B（MoE）	单张消费级 GPU（量化）	个人工作站、小型服务器
31B（Dense）	单张 80GB H100（FP16）	云端推理、数据中心

支持的硬件与框架

硬件 / 框架	支持情况
NVIDIA（H100 / B200 / RTX）	✅ 全系列支持
Google TPU（Trillium / Ironwood）	✅ 原生优化
Apple Silicon（MLX）	✅ mlx-community/gemma-4-*
AMD ROCm	✅ 支持
Qualcomm NPU（IQ8）	✅ 移动端推理
GGUF（llama.cpp / Ollama）	✅ 支持 2-bit / 4-bit 量化
ONNX（WebGPU / 浏览器）	✅ onnx-community/gemma-4-*
NVIDIA NIM	✅ 容器化部署

关键说明

E2B 模型可以在树莓派 5 上以约 7.6 tokens/s 的速度进行解码，这为边缘 AI 应用带来了全新的可能性。

本地安装

第一步：下载 Ollama

Windows

Mac

Linux

第二步：下载 Gemma 4 模型

安装 Ollama 后在CMD终端下执行：

ollama run gemma4

或者选择适合你显卡的版本（非常重要！）

第三步：对接OpenClaw

在Powershell下以管理员身份运行：

powershell -c "irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex"

安装最新版的小龙虾
安装后在执行命令：

ollama launch openclaw

即可启动！

第四步：对接Claude Code

1、Windows CMD:

curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

2、macOS, Linux, WSL:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

3、安装后再执行

ollama launch claude

总结：

Gemma 4 是一款强大的开源 AI 模型，具有多模态能力、支持本地运行、开源可商用，并且具备强大的 Agent 能力。 其出色的性能和效率使其成为开发者理想的“本地 AI 基础设施”，适用于各种应用场景，从自动化任务到智能系统构建。

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。

THE END

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Gemma 系列背景

Gemma 4 核心能力

1️⃣ 多模态能力（Multimodal AI）

2️⃣ 本地运行（Edge AI）

3️⃣ 多模型尺寸（适配不同场景）

4️⃣ 超长上下文（Long Context）

6️⃣ 开源 + 可商用（核心优势）

视频解读（核心理解）

Gemma 4 能做什么？

Gemma 4 应用场景

Gemma 4 vs 主流模型

Gemma 4 vs Gemma 3性能对比

关键发现

Gemma 4 架构创新：6大核心技术

技术 1：Per-Layer Embeddings（PLE）

技术 2：混合注意力（Hybrid Attention）

技术 3：Dual RoPE 位置编码

技术 4：共享 KV 缓存

技术 5：MoE 专家混合（26B-A4B）

技术 6：原生多模态能力

Gemma 4 多模态与 Agent 能力详解

多模态输入能力

视觉能力覆盖

原生函数调用与 Agent 能力

Gemma 4 函数调用示例（通过 API易统一接口）

Gemma 4 硬件指南

硬件需求一览

支持的硬件与框架

关键说明

本地安装

第一步：下载 Ollama

第二步：下载 Gemma 4 模型

第三步：对接OpenClaw

第四步：对接Claude Code

总结：

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Gemma 系列背景

Gemma 4 核心能力

1️⃣ 多模态能力（Multimodal AI）

2️⃣ 本地运行（Edge AI）

3️⃣ 多模型尺寸（适配不同场景）

4️⃣ 超长上下文（Long Context）

6️⃣ 开源 + 可商用（核心优势）

视频解读（核心理解）

Gemma 4 能做什么？

Gemma 4 应用场景

Gemma 4 vs 主流模型

Gemma 4 vs Gemma 3性能对比

关键发现

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技术 1：Per-Layer Embeddings（PLE）

技术 2：混合注意力（Hybrid Attention）

技术 3：Dual RoPE 位置编码

技术 4：共享 KV 缓存

技术 5：MoE 专家混合（26B-A4B）

技术 6：原生多模态能力

Gemma 4 多模态与 Agent 能力详解

多模态输入能力

视觉能力覆盖

原生函数调用与 Agent 能力

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Gemma 4 硬件指南

硬件需求一览

支持的硬件与框架

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