Gemma 4 — Open-Source Multimodale KI-Plattform

Text · Bild · Audio | Googles leistungsfaehigstes Open-Source-Modell | Kostenloser Online-Zugang

Online · Gemma 4 27B
Generiert in 0.8s · 27B MoE

Lernen Sie Gemma 4 kennen

Gemma 4 E2B

2B Parameter · Text + Bild

Mobile und eingebettete Geraete

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Gemma 4 E4B

4B Parameter · Text + Bild

Laptops und leichtgewichtige Inferenz

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Gemma 4 27B

27B MoE · Text + Bild + Audio

Desktop-Server und multimodale Aufgaben

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Gemma 4 31B

Empfohlen

31B Dense · Text + Bild + Audio

Hochleistungsserver und komplexes Schlussfolgern. Hoechste Gesamtqualitaet — ideal fuer tiefgehende Analysen und praezise Antworten. Vollstaendige Parameteraktivierung, kein Informationsverlust.

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Welches Gemma 4 Modell kann Ihre Hardware ausfuehren?

Waehlen Sie Ihr Geraet und Ihre Konfiguration, um das beste Gemma 4 Modell fuer Ihren Mac, NVIDIA GPU, AMD GPU oder CPU zu finden.

Gemma 4 E4B

Q8_0Beste Uebereinstimmung

Geschwindigkeit

~60–80 tok/s

Festplatte

5.0 GB

RAM-Auslastung

~6 GB

Modalitaet

Text + Bild

ollama run gemma4:e4b-it-q8_0

27B Q4 moeglich fuer kurze Gespraeche, aber E4B Q8 besser bei vollem Kontext.

Hardware-Kompatibilitaet

ModellMin. VRAM / RAMAm besten fuerInstallationsbefehl
Gemma 4 E2B2 GBMobile, nur CPU, eingebettete Geraeteollama run gemma4:e2b
Gemma 4 E4B3 GB8-16 GB Geraete, die meisten Laptopsollama run gemma4:e4b
Gemma 4 27B15 GB24 GB+ Mac oder GPU, beste MoE-Balanceollama run gemma4:27b-it-q4_K_M
Gemma 4 31B18 GB48 GB+ Mac oder 32 GB+ GPU, maximale Qualitaetollama run gemma4:31b-it-q4_K_M
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Drei Modalitaeten, ein Modell

📝

TEXT

Textverstaendnis

Fluessige Konversation, Langdokumentanalyse und Code-Generierung — bis zu 256K Kontextfenster mit Gemma 4

Mit Gemma 4 chatten →
🖼️

VISION

Bildverstaendnis

Laden Sie ein beliebiges Bild hoch fuer sofortige Beschreibungen, visuelle Fragen und Antworten sowie Mehrbildvergleich mit Gemma 4

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🎧

AUDIO

Audioverstaendnis

Native Audioeingabe fuer Sprache-zu-Text, Meeting-Zusammenfassungen und Inhaltsextraktion mit Gemma 4

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Gemma 4 vs Qwen 3.5 · Community-Benchmarks

Dimension
Gemma 4
Qwen 3.5
Denkeffizienz
✓ Vorteiltoken-effizienter
⚠ Durchschnittneigt zum Ueberdenken
Programmierung
⚠ Durchschnitt
✓ Vorteil
Multimodal
✓ VorteilText + Bild + Audio
✗ Nicht unterstuetztnur Text
Europaeische Sprachen
✓ Vorteil
⚠ Durchschnitt
Chinesisch
⚠ Durchschnitt
✓ Vorteil
Langer Kontext
✓ Vorteil256K
⚠ Durchschnitt128K
Tool-Oekosystem
⚠ Durchschnittllama.cpp hat Bugs
✓ Vorteil
Lizenz
✓ Apache 2.0
✓ Apache 2.0
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KI-Tools

Verfuegbar
💬
Multimodaler Chat
Chatten Sie frei mit Gemma 4 — laden Sie Bilder und Audio hoch, um das leistungsfaehigste multimodale Open-Source-KI zu erleben
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Lokal ausfuehren

ModellVRAM (Q4_K_M)
Gemma 4 E2B~1,5 GB
Gemma 4 E4B~2,8 GB
Gemma 4 27B MoE~15 GB
Gemma 4 31B Dense~18 GB
terminal
ollama run gemma4:27b-it-q4_K_M█
HuggingFaceKaggle
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Haeufig gestellte Fragen

Gemma 4 wird aus der Gemini 3-Architektur destilliert und von Google als Open-Source-Modell veroeffentlicht. Waehrend Gemini ein Closed-Source-API-Produkt ist, kann Gemma 4 lokal bereitgestellt oder kostenlos online hier auf Gemma4 Tools genutzt werden.
Ja, voellig kostenlos. Gemma4 Tools wird von Googles Gemini API Free-Tier betrieben, sodass Sie jede Gemma 4-Funktion erleben koennen, ohne sich zu registrieren oder etwas zu bezahlen.
Alle Daten werden ueber Googles offizielle Gemma 4 API verarbeitet. Gemma4 Tools speichert weder Dateien, die Sie hochladen, noch Gespraeche — alles wird in Echtzeit verarbeitet und anschliessend verworfen.
Ja, Gemma 4 unterstuetzt ueber 140 Sprachen einschliesslich Chinesisch. Allerdings liegen die chinesischen Faehigkeiten von Gemma 4 leicht hinter der Qwen-Serie — wir empfehlen, beide Modelle zu testen, um die beste Loesung fuer Ihren Anwendungsfall zu finden.
Das Gemma 4 27B MoE-Modell ist schneller bei der Inferenz (nur ~4B Parameter aktiv) und ideal fuer alltaeglichen Chat und leichte Aufgaben. Das Gemma 4 31B Dense-Modell liefert hoehere Gesamtqualitaet, am besten fuer komplexes Schlussfolgern und tiefgehende Analysen.
Wir empfehlen Ollama fuer Ein-Klick-Setup — fuehren Sie `ollama run gemma4:27b-it-q4_K_M` aus, um Gemma 4 lokal zu starten. Sie koennen auch Gemma 4-Modelle im GGUF-Format von HuggingFace herunterladen fuer manuelle Konfiguration. Siehe die Bereitstellungsanleitung oben fuer VRAM-Anforderungen.