Gemma 4 Developer Guide: Google's Most Capable Open-Source LLM Explained

2026 年 4 月 2 日，Google DeepMind 正式發布了 Gemma 4，這是 Gemma 系列迄今最強大的一代開源語言模型。在 AI 開發者社群，這次發布有幾個值得特別關注的重點：首次採用 Apache 2.0 完全開放授權、首次將 Agentic 能力內建於邊緣模型、以及 31B 模型在全球開放模型排行榜上殺進前三名。

如果你正在評估要把哪個開源 LLM 整合進你的專案，這篇文章應該能幫你做出決定。

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為什麼 Gemma 4 值得關注？

過去三年，開源 LLM 市場一直是 Meta 的 Llama 系列主導。但從 Gemma 3 開始，Google 的開源策略明顯更積極：更小的模型、更強的效能、更完整的工具鏈支援。而 Gemma 4 這次做到了幾件以前沒有的事：

1. Apache 2.0 授權：終於可以不用煩惱 Gemma 授權條款，商業應用零障礙
2. 原生 Agentic 設計：不需要額外微調就具備 function calling、結構化輸出能力
3. 四種模型規格：從可以在手機上跑的 E2B 到 server 端頂規 31B Dense，全場景覆蓋

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Gemma 4 四大模型規格一覽

Gemma 4 共推出四種版本，每個版本針對不同的部署場景做了優化：

E2B — 速度優先的邊緣模型

• 有效參數量：2.3B
• 上下文視窗：128K tokens
• 多模態：文字 + 圖片 + 音訊
• 記憶體需求：低於 1.5GB RAM
• 適用場景：手機應用、Raspberry Pi、Jetson Nano、低延遲場景

E2B 是整個 Gemma 4 系列中最快的版本，比上一代快 3 倍。它是 Android AI Core 的核心引擎，也是 Gemini Nano 4 的技術基礎，意味著你今天為 Gemma 4 E2B 寫的程式碼，未來可以無縫跑在支援 Gemini Nano 4 的裝置上。

E4B — 品質與速度的平衡點

• 有效參數量：4.5B
• 上下文視窗：128K tokens
• 多模態：文字 + 圖片 + 音訊
• 適用場景：需要更高推理品質的邊緣部署

E4B 是 E2B 的強化版，在保留音訊理解能力的前提下，提供更強的邏輯推理與指令遵循表現。兩者都比前代省電 60%，在 Android 裝置上尤為明顯。

26B A4B — 效率至上的 MoE 架構

• 總參數量：26B（推理時僅啟動 3.8B 活躍參數）
• 上下文視窗：256K tokens
• 多模態：文字 + 圖片
• AIME 2026：88.3%
• 全球排名：開放模型第 6 名

26B A4B 採用 Mixture of Experts（MoE） 架構——雖然總共有 260 億參數，但每次推理只需要啟動 38 億個參數。這讓它在伺服器端能以極低的 Token/s 延遲提供接近 31B 品質的輸出，是成本效益最高的版本。AIME 2026 達到 88.3%，Arena AI Elo ~1,441，全球開放模型第 6 名。

31B Dense — 開源旗艦

• 總參數量：31B（全量 Dense 架構）
• 上下文視窗：256K tokens
• 多模態：文字 + 圖片 + 影片（最長 60 秒）
• MMLU Pro：85.2%
• AIME 2026：89.2%
• GPQA Diamond：85.7%
• LiveCodeBench v6：80.0%
• Arena AI Elo：~1,452（全球排名開放模型第 3 名）
• 建議硬體：單張 NVIDIA H100 80GB GPU

31B Dense 是目前 Gemma 家族表現最強的版本，也是最適合作為**微調基底模型（Base Model）**的版本。全量 Dense 架構讓權重更新更均勻，LoRA 或 QLoRA 微調的效果也比 MoE 版本更穩定。

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核心技術亮點

1. 真正的 Agentic 能力，開箱即用

Gemma 4 整個家族都支援以下 Agentic 基礎功能，不需要額外微調：

• Function Calling：可以直接定義工具（Tool）並讓模型自動決定何時調用
• 結構化 JSON 輸出：強制輸出符合 Schema 的 JSON，大幅簡化後端解析邏輯
• System Prompt 原生支援：更可靠的角色設定與行為邊界控制

這對開發者意味著什麼？你可以把 Gemma 4 直接當成 Agent 的 Backbone，而不需要先花時間微調它學會怎麼呼叫工具。

2. 超長上下文：256K Tokens

大模型（26B MoE 和 31B Dense）都支援 256K tokens 的輸入上下文，這相當於：

• 約 200,000 字的中文文本
• 整個 GitHub 中型 Repo 的程式碼
• 數百張圖片同時輸入

邊緣模型（E2B、E4B）也有 128K tokens，對絕大多數對話和文件處理場景綽綽有餘。

3. 全模態理解

模型	文字	圖片	音訊	影片
E2B	✅	✅	✅	✅
E4B	✅	✅	✅	✅
26B MoE	✅	✅	-	✅ (最長 60 秒)
31B Dense	✅	✅	-	✅ (最長 60 秒)

值得注意的是，音訊理解能力集中在邊緣模型，代表 Google 在設計上希望語音類的即時應用在裝置端完成，降低雲端傳輸的延遲與隱私風險。大模型則支援影片理解（最長 60 秒，1 FPS），可以用來分析影片片段、抽取關鍵資訊。

4. Apache 2.0 授權：商業使用終於自由了

Gemma 前幾代都使用 Google 自訂的 Gemma 授權，對部分商業用途有限制。Gemma 4 是 Gemma 系列首次完整採用 Apache 2.0，這意味著：

• 可以自由修改和再發布模型
• 可以整合進商業產品而無需額外申請許可
• 與主流開源社群慣例完全對齊

5. 硬體需求一覽

開發者最常問的問題：「我手上的機器跑得動嗎？」

模型	INT4 量化 VRAM	BF16 全精度 VRAM	推薦 GPU
E2B	~5 GB	~15 GB	RTX 3060 以上
E4B	~5 GB	~15 GB	RTX 3060 以上
26B MoE	~18 GB	—	RTX 4090 / A100 40GB
31B Dense	~20 GB	~34 GB	A100 80GB / H100

本地開發的甜蜜點：一張 RTX 4090（24GB VRAM）可以流暢執行 26B MoE 的 INT4 量化版本，Elo 1,441 的效能完全夠用。E2B 和 E4B 甚至可以在 4GB VRAM 的入門 GPU 上執行。

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如何快速部署 Gemma 4

方法一：Ollama（最快上手）

# 安裝 Ollama 後執行
ollama run gemma4

# 指定模型大小
ollama run gemma4:27b

適合本地開發、測試和個人使用。

方法二：Hugging Face Transformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "google/gemma-4-31B-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "解釋 Mixture of Experts 架構的優缺點"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

方法三：Google Vertex AI（企業部署）

from google.cloud import aiplatform

# 在 Vertex AI Model Garden 上部署 Gemma 4
aiplatform.init(project="your-project-id", location="us-central1")

endpoint = aiplatform.Endpoint.create(display_name="gemma-4-endpoint")
model = aiplatform.Model("gemma-4-31b-it")
model.deploy(endpoint=endpoint, machine_type="n1-standard-8", accelerator_type="NVIDIA_L4")

方法四：本地量化（GGUF / llama.cpp）

# 使用 llama.cpp 執行 INT4 量化版本
./llama-cli -m gemma-4-31B-it.Q4_K_M.gguf \
  --ctx-size 65536 \
  --n-gpu-layers 35 \
  -i

量化後的 31B 模型可以在單張 RTX 4090（24GB VRAM）上流暢執行。

Gemma 4 的支援框架涵蓋範圍極廣，首日即有：Ollama、Hugging Face Transformers、vLLM、llama.cpp、MLX（Apple Silicon）、NVIDIA NIM/NeMo、AMD ROCm、LM Studio、Unsloth、SGLang、Keras、LiteRT-LM、NVIDIA Jetson Orin Nano 等。

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Gemma 4 的競品定位

誠實說，Gemma 4 31B 在全球開放模型中排名第 3，但並非第一。目前排在它前面的是來自中國的 Qwen 3.5、GLM-5 和 Kimi K2.5。

但這個「第三名」背後有幾個重要的優勢：

1. Apache 2.0 授權：Qwen 和其他中國模型的授權通常有商業使用條款限制
2. Google 生態系整合：Vertex AI、Android AI Core、Gemini Nano 直接對接
3. 26B MoE 的效率：用 3.8B 的算力換 1,441 Elo，是目前開源模型中效率最高的之一
4. Gemma 3 → Gemma 4 的進步幅度驚人：AIME 2026 從 20.8% 飛升至 89.2%，數學推理能力約 4 倍提升

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Gemma 生態系：不只是一個模型

Gemma 4 是 Gemma 家族的最新旗艦，但整個生態系其實包含多個專用模型：

模型	用途	特色
Gemma 4	通用對話 / Agentic	旗艦開源 LLM
Gemma 3n	行動裝置 / 邊緣 AI	PLE 技術、2-4GB RAM
CodeGemma	程式碼生成 / 補全	針對開發任務優化
PaliGemma 2	圖像理解 / 微調	視覺語言模型
ShieldGemma 2	內容安全分類	4B 圖像安全分類器

如果你的應用場景單一，選擇對應的專用模型往往比通用旗艦模型更有效率。

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Gemma 版本演進快覽

2025/02  Gemma 1（1B、7B）— 開源 LLM 初試啼聲
2025/03  Gemma 3（1B、4B、12B、27B）— 首次多模態、128K 上下文
2025/05  Gemma 3n（E2B、E4B）— 行動優先、PLE 創新架構
2025/07  Gemma 3 270M — 超輕量微調模型
2026/04  Gemma 4（E2B、E4B、26B MoE、31B）— Agentic、Apache 2.0、全球第三

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對 AI 開發者的建議

如果你在打造手機 App 或邊緣應用，選 Gemma 4 E2B 或 E4B，配合 Android AI Core SDK 可以輕鬆實現離線 AI 功能。

如果你在建構 AI Agent 工作流程，Gemma 4 26B MoE 或 31B Dense 的原生 function calling 和 256K 上下文，讓你可以把整個 Repo 丟進去讓它自動分析並採取行動。

如果你需要針對特定領域微調，31B Dense 是最穩固的基底模型，搭配 Unsloth 或 HuggingFace PEFT 用 QLoRA 可以在單機 GPU 上完成訓練。

如果你還在評估要不要從 Llama 切換，Apache 2.0 授權加上 Google 的長期維護承諾，讓 Gemma 4 成為企業採購時最少阻力的選項。

Gemma 4 的出現代表開源 LLM 已經不再是「效能打折扣的免費選擇」，而是在許多場景下足以直接對標商業 API 的生產級工具。

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