文章摘要
近日，Google在arXiv公开Gemma 4系列大模型技术报告。该系列推出完整分层产品线，适配五种业务场景。它在多模态架构、长上下文处理等方面有优化，还将思考模式纳入交互格式。评测显示其全面领先前代，明确了开放权重模型竞争方向。

近日，Google全新的Gemma 4系列大模型技术报告正式在arXiv平台公开。相较于此前仅主打部分亮眼功能的开放模型，本次Gemma 4推出了一套完整的分层产品线，将同代模型适配到五种不同的业务场景中，覆盖从端侧设备到云端推理的全链路需求。无论是轻量本地运行、多模态处理还是高性能推理，都能找到对应的适配版本。

全产品线的分层布局

Gemma 4的产品线覆盖了从2.3B到31B的参数量区间，同时兼顾了Dense和MoE两种架构路线，配合量化、解码优化和长上下文设计，形成了完整的生态布局。具体来说，五个版本的定位各有侧重：

模型版本 架构类型 核心参数信息 典型应用场景
E2B Dense 有效参数量约2.3B 端侧设备、移动平台、低延迟本地任务
E4B Dense 有效参数量约4.5B 更强端侧多模态、本地助手场景
12B Dense encoder-free统一多模态架构 探索统一多模态输入、填补尺寸空档
26B-A4B MoE 总参26B，推理激活约3.8B 低延迟、高吞吐、Agent工作流场景
31B Dense 质量优先架构 本地高质量推理、代码开发、复杂问答

官方为E2B和E4B配置了128K的上下文窗口，更大的模型版本最高支持256K上下文。技术报告中针对32K、128K和约256K的长上下文任务都做了专项实验，相比单纯在功能列表中标注长上下文能力，这种落地性的验证更具实际参考价值。

思考模式纳入标准交互格式

本次Gemma 4首次将思考模式（Thinking Mode）纳入标准模型交互格式，官方技术报告提到，指令微调后的模型可以在生成正式回答前先输出推理轨迹（reasoning trace），以此提升数学、代码等需要深度逻辑的任务表现。

官方还给出了具体的对话格式示例：在系统提示轮次中加入<|think|>标签即可激活该模式，这套格式和模型接收系统指令、结束生成、处理函数调用的规范整合在一起，形成了完整的交互框架。

对于开放权重模型来说，这一点意义重大：闭源模型的思考模式往往隐藏在API和产品界面之后，开发者只能看到入口和调用成本；而开放模型公开格式、训练细节和评测口径后，社区才能更深入地研究其在数学推理、代码开发、工具调用和长上下文任务中的实际表现。

多模态架构的差异化路线

Gemma 4的多模态架构并非单一路线，而是根据不同模型定位做出了差异化设计。

E2B和E4B采用了传统的多模态方案：分别使用305M的音频编码器和150M的视觉编码器，将图像、音频的特征先进行预处理，再投影到大语言模型的嵌入空间中；而26B-A4B和31B则升级为550M的视觉编码器，延续了这一传统架构。

而12B版本则做出了颠覆性的尝试：在图像侧，直接将48x48x3的RGB图像块投影到LLM的嵌入空间；音频侧则将16kHz的音频切割为40ms的片段，每个片段生成640维向量后直接投影进模型空间，不再使用此前Gemma系列的305M USM-based conformer音频编码器。

传统多模态模型往往是“语言模型+独立视觉/音频编码器+投影层”的组合，虽然可用，但组件较多、内存占用碎片化严重，部署复杂度也更高。Gemma 4的12B版本尝试将多模态输入更早地整合到LLM主干网络中，虽然该版本还不能代表整个Gemma 4系列的标准多模态架构，但已经证明Google已经将统一多模态底座的探索纳入了开放权重模型的研发路线中。

长上下文的工程化优化

Gemma 4的长上下文能力并非简单地增大窗口尺寸，而是从工程层面做了深度优化。

官方技术报告中披露了多项显存和延迟优化方案：首先是局部滑窗注意力和全局注意力的混合机制，E2B模型采用4:1的比例，其余模型则采用5:1；全局层使用p-RoPE位置编码，部分全局层复用key/value缓存，再配合KV cache共享技术，最终将全局KV缓存的内存占用最多降低了37.5%。

长上下文的核心成本集中在KV缓存、显存占用、推理延迟和吞吐效率上，单纯的token窗口数只是基础指标。Gemma 4的这些架构设计，正是为了适配长文档处理、长代码仓库分析、RAG替代实验和本地推理等实际场景。

此外，模型还优化了解码速度：训练了自回归多令牌预测的draft head用于 speculative decoding，利用主模型上一轮的激活结果和KV缓存生成后续token的草稿；在E2B和E4B模型中，还将最后一步的全词表投影替换为token聚类后的top-k操作，将矩阵乘法的维度从d x 262000降低到d x 4096，大幅减少了计算量。这些细节虽然不如榜单分数醒目，但直接决定了本地模型能否流畅运行。

量化技术推进本地部署

Gemma 4还在本地部署方面做了大量务实的优化，其中量化技术是核心亮点。

官方技术报告中提到了两类权重表示方案：一类是面向移动端的混合量化，使用int2/int4的权重和int8的激活量化；另一类是常见的Q4_0分块量化。报告还给出了32K上下文窗口下，原始权重、量化权重和int8 KV缓存的内存占用对比数据。

后续的官方QAT文章进一步披露了具体的部署效果：移动端格式下，Gemma 4 E2B的内存占用可以降到1GB以内；如果只需要文本能力，移除不需要的音频和视觉编码器后，E2B的文本-only版本甚至可以低于1GB的内存占用。

Google并没有将量化、移动端适配、推理框架和硬件适配的工作全部留给社区，而是同步推进了这些工作，同时在发布页中列出了完整的生态支持：包括Hugging Face、Kaggle、Ollama、vLLM、SGLang、llama.cpp、MLX、LiteRT-LM、LM Studio、Unsloth、NVIDIA NIM、Docker、Vertex AI和Google Cloud等主流平台。

全面的评测表现

官方给出的核心评测数据显示，Gemma 4系列模型的表现全面领先前代产品。

31B指令微调版本的Arena AI文本评测得分为1452，MMLU准确率85.2%，MMMU Pro为76.9%，AIME 2026无工具场景下准确率89.2%，LiveCodeBench v6为80.0%，GPQA Diamond为84.3%，t2-bench retail为86.4%。26B-A4B的成绩也十分接近：Arena AI文本得分1441，MMLU 82.6%，AIME 2026为88.3%，LiveCodeBench v6为77.1%，GPQA Diamond为82.3%。

arXiv技术报告和官方发布的图表存在少量细微的口径差异，比如31B的Arena Elo评分，论文中为1451±8，官方图表中为1452；26B-A4B的对应分数分别为1438±8和1441，但这些个位数的差异并不影响核心结论：Gemma 4的31B和26B-A4B在远小于一批MoE大模型的参数量区间内取得了出色的表现，Google重点强调了“单位参数的智能表现”。

和Gemma 3的27B版本相比，Gemma 4的提升尤为显著：在MMLU Pro任务上，31B为85.2、26B-A4B为82.6，而Gemma3 27B仅为67.6；AIME 2026无工具场景下，31B为89.2、26B-A4B为88.3，Gemma3 27B仅为20.8；LiveCodeBench v6上，31B为80.0、26B-A4B为77.1，Gemma3 27B仅为29.1，数学和代码能力的提升尤其明显。

视觉评测方面的提升同样显著：MMMU Pro任务上，31B为76.9、26B-A4B为73.8、12B为69.1，Gemma3 27B仅为49.7；MATH-Vision任务上，31B为85.6、26B-A4B为82.4、12B为79.7，Gemma3 27B仅为46.0。OCR、图表理解、视觉数学等多模态任务已经成为本次Gemma 4的核心能力之一。

音频部分则更偏向工程验证：E2B和E4B的音频编码器从Gemma3n的680M缩减到305M，量化后磁盘占用从390MB降到87MB，减少了78%；同时在CoVoST翻译和FLEURS语音识别任务上，Gemma4的E2B和E4B相比同尺寸的Gemma3n版本仍有相对性能提升。

长上下文的评测数据也十分亮眼：RULER 128K任务上，31B为96.4、26B-A4B为89.8、12B为91.2、E4B为86.6、E2B为70.4，Gemma3 27B仅为66.0；LOFT Text Retrieval 128K任务上，31B为79.5、26B-A4B为66.3、12B为66.4、E4B为58.5、E2B为50.5，Gemma3 27B仅为8.6。这些数据相比普通的聊天榜单，更能反映模型在长文档问答、代码仓库理解和长上下文检索等实际场景中的表现。

Gemma 4的行业定位

从技术报告到官方发布页，Gemma 4的整体定位可以概括为一套完整的开放权重产品线。Google并没有盲目追求最大参数量，而是针对不同的使用场景设计了差异化的模型：轻量端侧模型负责移动和本地低延迟任务，中等尺寸模型探索统一多模态架构，大参数量模型专注高质量推理和代码开发，MoE模型则兼顾速度和效率，同时覆盖了本地、浏览器、云端和移动平台的全生态入口。

31B和26B-A4B将会是开发者最常测试的两个版本：31B更适合对质量要求较高的本地推理、代码开发和复杂问答场景；26B-A4B则更适合关注推理延迟、吞吐效率和Agent工作流成本的场景。12B的encoder-free架构短期内可能不会受到太多关注，但它代表了一个长期的行业方向：多模态模型的底座是否可以从“外挂独立编码器”的模式，转向更统一的输入空间设计。

开放模型的下一阶段竞争，大概率不会只依赖单一的榜单分数。开发者和用户需要的不仅是高分，还要能够在本地流畅运行、显存占用低、工具调用稳定、长上下文真正可用、多模态能力不止于看图问答，同时还要有清晰的许可证和完善的生态支持。Gemma 4的技术报告将这些需求整合在了一起，虽然部分方案还未完全成熟，但这份问题清单本身，就已经指明了开放权重模型接下来的竞争方向。

参考链接

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