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Google Gemma 4 於 2026 年 4 月 2 日正式發布，是 Gemma 系列迄今最大的一次世代躍升。 這一代首次採用 Apache 2.0 開源授權（先前 Gemma 系列均使用限制性授權），提供 4 個模型尺寸（E2B、E4B、26B MoE、31B Dense），原生支援文字、圖像、影片和音訊四種模態，上下文視窗最大擴展至 256K tokens。在 AIME 2026 數學基準上，31B 模型從 Gemma 3 的 20.8% 飆升至 89.2%，程式編寫能力（LiveCodeBench）從 29.1% 躍至 80.0%，標誌著 Gemma 從「堪用」進入了「可與頂級大型模型競爭」的新階段。發布僅 48 小時內 Ollama 拉取量超 20.7 萬次，截至 4 月 10 日累計下載量已突破 4 億次。
理解 Gemma 4 的意義，需要先回溯整個系列的發展脈絡。Google 自 2024 年初開始以約半年至一年的節奏迭代 Gemma 系列，每一代都在架構、模態和開放程度上進行顯著升級。
Gemma 1（2024 年 2 月 21 日） 是 Google 首個面向開發者的開放權重模型系列，提供 2B 和 7B 兩個參數規模，採用與 Gemini 相同的技術基底。兩個月後的 4 月 9 日，專注程式碼生成的 CodeGemma 發布（2B/7B）。
Gemma 2（2024 年 6 月 27 日） 在 Google I/O 2024（5 月 14 日）上預告後正式發布，參數規模擴展至 9B 和 27B，引入分組查詢注意力（GQA）和 8 萬 token 上下文視窗。7 月 31 日補充了 2B 變體和安全評估模型 ShieldGemma。同年稍後，視覺語言模型 PaliGemma 及其升級版 PaliGemma 2 相繼發布。
Gemma 3（2025 年 3 月 12 日） 實現了多個關鍵突破：首次引入多模態能力（文字＋圖像輸入），上下文視窗從 8K 大幅提升至 128K tokens，支援 140+ 種語言，提供 1B、4B、12B、27B 四個尺寸。在 LMArena 上達到 1338 Elo，效能超越許多更大的模型。同年 5 月 22 日的 Google I/O 2025 上，Google 發布了面向邊緣裝置最佳化的 Gemma 3n（E2B/E4B），引入了後來在 Gemma 4 中發揮重要作用的 Per-Layer Embeddings（PLE） 技術創新。
| 世代 | 發布日期 | 距上一代間隔 | 關鍵突破 |
|---|---|---|---|
| Gemma 1 | 2024-02-21 | — | 首個開放權重模型 |
| Gemma 2 | 2024-06-27 | ~4 個月 | 27B 參數、GQA |
| Gemma 3 | 2025-03-12 | ~8.5 個月 | 多模態、128K 上下文 |
| Gemma 3n | 2025-05-22 | ~2 個月（子版本） | 邊緣裝置最佳化、PLE |
| Gemma 4 | 2026-04-02 | ~12.5 個月 | Apache 2.0、MoE、256K、音訊 |
Gemma 4 的正式發布前約一週，一系列洩漏和暗示就已在社群中引發波瀾。
2026 年 3 月 28-29 日，LMSYS Chatbot Arena 上出現了一個代號為 "significant-otter" 的匿名模型。當使用者追問其身分時，該模型直接回答："I am Gemma 4, a large language model developed by Google DeepMind." Reddit r/LocalLLaMA 社群使用者最先發現了這一洩漏，注意到該模型回應速度快、通過了基線能力測試，且並非推理專用模型。洩漏資訊還暗示存在 2B、4B Dense 變體和一個 120B/15B-active 的 MoE 模型（該大型模型至今尚未正式發布）。這一事件被 barnacle.ai、KuCoin 新聞、多個 AI 電子報和 Reddit 討論廣泛報導。
3 月底至 4 月初，Hugging Face 上 Google 的 "Gemma models family" 合集出現了更新——這與 Gemma 2 和 Gemma 3 發布前的模式完全一致，被社群模型觀察者標記為即將發布的訊號。
4 月 2 日凌晨（發布前數小時），Google DeepMind CEO Demis Hassabis 在 X 上發布了四顆鑽石 emoji（💎💎💎💎），隨後 Google AI Studio 和 Gemini API 負責人 Logan Kilpatrick 僅發了一個單字貼文："Gemma." 這兩則貼文被社群廣泛解讀為發布倒數訊號，引發了一波熱烈的預發布討論。
Gemma 4 是一個基於 Transformer 的模型家族，源自 Gemini 3 的研究成果，採用混合注意力機制（交替使用局部滑動視窗注意力和全域全上下文注意力），並引入了多項前沿架構創新。
模型規格總覽：
| 模型 | 架構 | 總參數 | 有效／活躍參數 | 層數 | 上下文視窗 | 模態 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E2B | Dense + PLE | 5.1B | 2.3B | 35 | 128K | 文字、圖像、影片、音訊 |
| E4B | Dense + PLE | 8B | 4.5B | 42 | 128K | 文字、圖像、影片、音訊 |
| 26B A4B | MoE | 25.2B | 3.8B | 30 | 256K | 文字、圖像、影片 |
| 31B | Dense | 30.7B | 30.7B | 60 | 256K | 文字、圖像、影片 |
其中 26B A4B 是 Gemma 系列首個 MoE（混合專家）模型，每層包含 128 個專家，每 token 啟動 8 個專家加 1 個共用專家，實際推理時僅啟動約 3.8B 參數，執行速度接近 4B Dense 模型。
核心架構創新包括： Per-Layer Embeddings（PLE）為每個解碼器層提供獨立的 token 級條件訊號，而非將所有資訊前置到單一嵌入中；Shared KV Cache 讓後 N 層複用前層的鍵值狀態以節省記憶體；雙 RoPE 配置在滑動視窗層使用標準 RoPE、在全域層使用比例 RoPE（p-RoPE）以支援更長上下文；統一鍵值（Unified Keys and Values）最佳化長上下文記憶體。視覺編碼器支援可變寬高比和可配置的 token 預算（70 至 1120 tokens／圖像），音訊編碼器（僅 E2B/E4B）基於 USM 風格的 Conformer 架構，支援最長 30 秒音訊輸入。詞彙表大小為 262K tokens，支援 140+ 種語言（開箱即用 35+ 種），啟動函數為 GeGLU，正規化為 RMSNorm。
特色功能方面，Gemma 4 支援可配置的思維模式（透過 <|think|> token 可生成 4000+ token 的內部推理鏈）、原生函式呼叫與工具使用、結構化 JSON 輸出、原生系統提示（Gemma 系列首次支援 system 角色）、多步規劃的 Agent 工作流程、目標偵測與定位（原生回傳 JSON 格式邊界框座標）、文件／PDF 解析、多語言 OCR、圖表理解和手寫辨識等。
Gemma 4 在各項主流基準測試中的表現堪稱驚豔，尤其是與 Gemma 3 27B 的對比，幾乎每項指標都實現了翻倍甚至更大幅度的提升。以下為官方模型卡片公布的指標（指令微調版本，啟用思維模式）：
| 基準測試 | 31B | 26B A4B | E4B | E2B | Gemma 3 27B |
|---|---|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 85.2% | 82.6% | 69.4% | 60.0% | 67.6% |
| AIME 2026 | 89.2% | 88.3% | 42.5% | 37.5% | 20.8% |
| GPQA Diamond | 84.3% | 82.3% | 58.6% | 43.4% | 42.4% |
| LiveCodeBench v6 | 80.0% | 77.1% | 52.0% | 44.0% | 29.1% |
| Codeforces ELO | 2150 | 1718 | 940 | 633 | 110 |
| MMMU Pro（視覺） | 76.9% | 73.8% | 52.6% | 44.2% | 49.7% |
| MATH-Vision | 85.6% | 82.4% | 59.5% | 52.4% | 46.0% |
| τ2-bench（Agent） | 76.9% | 68.2% | 42.2% | 24.5% | 16.2% |
| Arena AI 文字 Elo | 1452（#3） | 1441（#6） | — | — | 1365 |
其中幾項提升尤為突出：數學能力（AIME）從 20.8% 飆升至 89.2%，提升 68.4 個百分點；程式編寫能力（LiveCodeBench）提升 50.9 個百分點；Agent 能力（τ2-bench）提升超 60 個百分點；Codeforces ELO 從 110 躍至 2150，約 20 倍成長。31B 模型在 Arena AI 文字排行榜上位列開放模型第 3 名（美國開放模型第 1 名）。
值得注意的是，官方模型卡片使用的是 MMLU Pro（而非經典 MMLU）和 LiveCodeBench/Codeforces ELO（而非 HumanEval）作為主要評估指標，經典 MMLU 和 HumanEval 分數未在官方材料中報告。一篇第三方比較論文（arXiv 2604.07035，2026 年 4 月 8 日）對 Gemma 4、Phi-4 和 Qwen3 進行了 Dense 與 MoE 推理語言模型的精度-效率權衡分析。截至目前，Google 尚未發布 Gemma 4 的正式技術報告。
Gemma 4 的發布策略在開源模型歷史上堪稱罕見——幾乎所有主流 AI 工具和平台在 4 月 2 日同一天實現了支援，這反映出 Google 在發布前與生態夥伴進行了深度協調。
4 月 2 日首日即上線的平台和工具：
- Hugging Face：
google/gemma-4-*命名空間下上傳全部變體；截至 4 月 10 日，31B 模型下載量達 133 萬+，26B 達 105 萬+，社群已建立 1,156+ 個 gemma4 標籤模型 - Google AI Studio / Gemini API：31B 和 26B MoE 即日可用於實驗和 API 呼叫
- Vertex AI：支援自行部署端點和微調，Cloud Run 可在 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上部署
- Kaggle：模型權重即日可下載，同步發起 "Gemma 4 Good Challenge"
- Ollama：以
gemma4命名提供 17 個模型標籤，截至 4 月 10 日拉取量達 180 萬+ - LM Studio：專屬模型頁面 lmstudio.ai/models/gemma-4，四個變體全部可用
- NVIDIA NIM/NeMo：免費原型設計 + NeMo Automodel 微調支援 + NVFP4 量化檢查點
- llama.cpp、vLLM、MLX、SGLang、Unsloth、Baseten、Keras、Docker：全部首日支援
4 月 2-3 日跟進上線的第三方 API 服務商： OpenRouter（31B 定價 $0.14/M 輸入、$0.40/M 輸出 tokens）、Together AI、Fireworks AI、Replicate，以及透過 Hugging Face 推理提供商接入的 Featherless AI、Scaleway、OVHcloud 等。
截至 4 月 10 日仍未支援 Gemma 4 的重要平台： Groq（4 月 3 日社群已提交功能請求但尚未實現）、AWS Bedrock（僅列出 Gemma 3，Gemma 4 需透過 SageMaker 自行託管部署）、Azure AI Foundry（同樣僅支援 Gemma 3，需手動部署）。
Gemma 4 的社群媒體熱度呈現出一條清晰的 「洩漏預熱 → 發布爆發 → 深度評測」 三階段曲線。
第一階段：預熱期（3 月 28 日—4 月 1 日）。 "significant-otter" 在 LMSYS Arena 上的洩漏首先在 r/LocalLLaMA 引發討論，隨後擴散至 X/Twitter 和 AI 新聞電子報。Demis Hassabis 的四顆鑽石 emoji 和 Logan Kilpatrick 的單字貼文進一步點燃期待。
第二階段：爆發期（4 月 2-4 日）。 發布當天，Hacker News 主帖 "Google releases Gemma 4 open models" 獲得 1306+ 點讚，多次登上首頁。AINews 追蹤的 12 個子版塊和 544 個 Twitter 帳號的活躍度評分達到 3,412 分。48 小時內 Ollama 拉取量超 20.7 萬次。llama.cpp 創始人 Georgi Gerganov（@ggerganov） 發布的 Gemma 4 26B A4B Q8_0 在 M2 Ultra 上即時影片處理達到 300 t/s 的展示成為最具病毒傳播力的技術示範。
第三階段：深度評測期（4 月 4-10 日）。 社群轉入實際部署和對比測試階段。r/LocalLLaMA 湧現大量實作文章，包括 "Gemma 4 for 16 GB VRAM" 的量化參數推薦、TurboQuant KV 快取量化實驗、Apple Silicon 上的多模態微調工具（在 HN 獲得 152 點讚）等。一個在 M3 Pro 上用 Gemma E2B 實現即時音視訊 AI 的展示在 Reddit 和 HN 同時引發關注。
中文社群方面，知乎上多個高熱帖子對 Gemma 4 進行了深入討論。新智元以 "31B 爆殺 20 倍巨頭" 為標題進行了報導。一位「大型模型話題優秀答主」的測試結論是：31B 品質與 DeepSeek V3.2 相當，僅用 Qwen3.5-27B 65% 的 token 即可達到同等輸出品質，但推理穩定性顯著低於 Qwen3.5（僅 1／全部測試題在 3 次輸出中保持一致，而 Qwen3.5 為 8 個）。此外，Gemma 4 發布 90 分鐘即被 Heretic v1.2.0 越獄（KL 散度僅 0.1522，幾乎無能力損失）的事件在知乎引發了關於 AI 安全根本侷限性的廣泛討論。
社群高度認可的五個面向： Apache 2.0 授權被普遍視為「最重要的單一變化」，消除了困擾 Gemma 1-3 的企業法律摩擦；參數效率令人印象深刻——31B 與 200B+ 模型競爭，26B MoE 僅 3.8B 活躍參數即接近 31B 品質，被稱為「可用的最佳智慧／參數比」；邊緣部署能力讓 E2B 在 2GB 記憶體中執行成為可能，「第一次讓 VRAM 不足的使用者也能在本機執行日常可用的模型」；首日生態覆蓋的廣度前所未有；與 Gemma 3 相比的效能提升被社群評價為「這不是漸進式改善，這是一個完全不同的模型」。
主要批評集中在以下幾點： MoE 推理速度慢於預期——26B A4B 在 RTX 5060 Ti 上僅約 11 t/s，而 Qwen 3.5 35B-A3B 可達 60+ t/s，MoE 路由開銷顯著；發布初期的微調工具鏈存在問題——PEFT 無法處理 Gemma4ClippableLinear 層，純文字資料需要 mm_token_type_ids 等；社群對傳聞中更大的 120B MoE 模型未能面世表示失望；音訊模態僅限小模型（E2B/E4B）而非 26B/31B 被認為是疏漏；推理穩定性和幻覺問題——一項植物學基準測試中即使啟用搜尋增強也僅獲 2.5/5 分。Redis 創始人 antirez 在 HN 上的批評引發廣泛討論：「以 ELO 分數作為主要基準指標展示是非常誤導性的。大型 Dense Gemma 4 模型在大多數基準上似乎並未超過 Qwen 3.5 27B Dense。」
與主要競品的對比共識： 與 Qwen 3.5 的比較是討論最多的話題——基準測試上兩者接近，Qwen 3.5 在 MMLU Pro（86.1% vs 85.2%）和 GPQA Diamond 上略微領先，Gemma 4 在 AIME 和 Codeforces 上領先，但 Qwen 推理速度更快、Agent 任務更可靠，一位 HN 評論者總結為「Gemma 4 感覺更好，Qwen 3.5 用起來更好」。與 Llama 4 相比，Gemma 4 在授權開放度（Apache 2.0 vs Llama 的 700M MAU 限制）和部署靈活性（從手機到工作站 vs Llama 僅伺服器級）上具有明顯優勢。與 DeepSeek V3.2 相比，知乎測試者認為 Gemma 4 31B 品質「相當」但參數成本更低。值得注意的是，31B 模型以遠少於對手的總參數量，與 Kimi K2.5（744B-A40B）和 GLM-5（1T-A32B）並列為全球頂級開放模型。
Gemma 4 不僅是一次技術升級，更是 Google 開源 AI 策略的根本轉向。從限制性授權到 Apache 2.0、從純文字到四模態、從單一 Dense 架構到 Dense+MoE 雙線並進，這些變化的疊加效應讓 Gemma 4 成為 2026 年迄今最受關注的開放模型發布事件。真正的創新不在於任何單一架構技術，而在於將 PLE、共用 KV 快取、p-RoPE、128 小專家 MoE 等已知技術的精妙組合，正如知乎一位技術分析者所言：「每個技巧單獨看都不新，但組合起來確實強。」Sebastian Raschka 的分析也印證了這一點——31B 的架構與 Gemma 3 幾乎未變，效能飛躍主要來自訓練配方和資料的改進。
展望未來，社群仍在等待三件事：傳聞中更大的 120B+ MoE 模型是否會發布、微調工具鏈的穩定性何時改善、以及 AWS Bedrock 和 Azure 等主流雲端平台的原生整合何時到位。Nathan Lambert 的判斷或許最為精準：「Gemma 4 的成敗完全取決於易用性……不是基準分數。」 距離發布剛過一週，生態尚在成熟中，但方向已經清晰——Google 終於在開放模型領域找到了自己的節奏。