谷歌发布Gemma 4大模型：31B登顶开源第三！手机可离线运行

该模型与谷歌闭源旗舰Gemini共享底层技术，也是时隔一年对Gemma 3的重大升级。

一口气推出四款不同规格模型，覆盖从手机、边缘设备到工作站、服务器的全场景部署，在参数效率上表现亮眼，31B版本更是跻身Arena AI开源排行榜第三。

Gemma 4的四款模型分为大模型组和小模型组，各有针对性优化。

26B A4B MoE采用混合专家架构，252亿总参数仅激活38亿，推理速度接近4B模型，性能却远超同级别，位列开源排行榜第六，延迟敏感场景性价比更高。

且两款小模型搭载音频编码器，支持语音识别与翻译，大模型则专注视觉与文本能力，无音频功能。

所有模型均为多模态，支持图像、视频输入和140多种语言，

相较于上一代Gemma 3 27B，Gemma 4实现了代际级的性能提升，尤其在代码领域进步最为显著，Codeforces ELO从110提升至2150，LiveCodeBench v6正确率从29.1%增至80.0%。

数学方面，AIME 2026竞赛测试31B版本正确率达89.2%，远超上代20.8%；综合推理上，研究生级科学问答GPQA Diamond正确率从42.4%升至84.3%，MMLU Pro达85.2%。

视觉和长上下文短板也被补齐，MMMU Pro多模态推理正确率提升至76.9%，MRCR v2 128K长文档理解从13.5%增至66.4%，多语言能力也同步升级，MMMLU多语言测试达88.4%。

此外，26B MoE与31B性能仅差2-5个百分点，E4B有效参数45亿，性能却接近上代27B版本，参数效率优势突出。

Gemma 4还打造了多项核心能力，全系列内置可开关的思考模式，开启后先输出推理过程再给答案，大幅提升数学、逻辑等多步骤任务表现；原生支持函数调用和结构化JSON输出，可对接外部工具与API，谷歌还同步发布开源Agent开发框架ADK，端侧模型也能运行Agent。

视觉token预算可手动调节，适配不同速度与精度需求；长文档处理采用混合注意力机制，优化了内存占用，兼顾处理效率与效果。