Google Gemma 4：从泄露到爆火的全景深度调研

Google Gemma 4 于 2026 年 4 月 2 日正式发布，是 Gemma 系列迄今最大的一次代际跃升。 这一代首次采用 Apache 2.0 开源许可证（此前 Gemma 系列均使用限制性许可），提供 4 个模型尺寸（E2B、E4B、26B MoE、31B Dense），原生支持文本、图像、视频和音频四种模态，上下文窗口最大扩展至 256K tokens。在 AIME 2026 数学基准上，31B 模型从 Gemma 3 的 20.8% 飙升至 89.2%，编程能力（LiveCodeBench）从 29.1% 跃至 80.0%，标志着 Gemma 从"可用"进入了"可与顶级大模型竞争"的新阶段。发布仅 48 小时内 Ollama 拉取量超 20.7 万次，截至 4 月 10 日累计下载量已突破 4 亿次。

Gemma 模型家族演进时间线

Gemma 系列的完整演进时间线

理解 Gemma 4 的意义，需要先回溯整个系列的发展脉络。Google 自 2024 年初开始以约半年至一年的节奏迭代 Gemma 系列，每一代都在架构、模态和开放程度上进行显著升级。

Gemma 1（2024 年 2 月 21 日） 是 Google 首个面向开发者的开放权重模型系列，提供 2B 和 7B 两个参数规模，采用与 Gemini 相同的技术基底。两个月后的 4 月 9 日，专注代码生成的 CodeGemma 发布（2B/7B）。

Gemma 2（2024 年 6 月 27 日） 在 Google I/O 2024（5 月 14 日）上预告后正式发布，参数规模扩展至 9B 和 27B，引入分组查询注意力（GQA）和 8 万 token 上下文窗口。7 月 31 日补充了 2B 变体和安全评估模型 ShieldGemma。同年晚些时候，视觉语言模型 PaliGemma 及其升级版 PaliGemma 2 相继发布。

Gemma 3（2025 年 3 月 12 日） 实现了多个关键突破：首次引入多模态能力（文本+图像输入），上下文窗口从 8K 大幅提升至 128K tokens，支持 140+ 种语言，提供 1B、4B、12B、27B 四个尺寸。在 LMArena 上达到 1338 Elo，性能超越许多更大的模型。同年 5 月 22 日的 Google I/O 2025 上，Google 发布了面向边缘设备优化的 Gemma 3n（E2B/E4B），引入了后来在 Gemma 4 中发挥重要作用的 Per-Layer Embeddings（PLE） 技术创新。

世代	发布日期	距上一代间隔	关键突破
Gemma 1	2024-02-21	—	首个开放权重模型
Gemma 2	2024-06-27	~4 个月	27B 参数、GQA
Gemma 3	2025-03-12	~8.5 个月	多模态、128K 上下文
Gemma 3n	2025-05-22	~2 个月（子版本）	边缘设备优化、PLE
Gemma 4	2026-04-02	~12.5 个月	Apache 2.0、MoE、256K、音频

"significant-otter"泄露与发布前夜的信号

Gemma 4 的正式发布前约一周，一系列泄露和暗示就已在社区中引发波澜。

2026 年 3 月 28-29 日，LMSYS Chatbot Arena 上出现了一个代号为 "significant-otter" 的匿名模型。当用户追问其身份时，该模型直接回答："I am Gemma 4, a large language model developed by Google DeepMind." Reddit r/LocalLLaMA 社区用户最先发现了这一泄露，注意到该模型响应速度快、通过了基线能力测试，且并非推理专用模型。泄露信息还暗示存在 2B、4B Dense 变体和一个 120B/15B-active 的 MoE 模型（该大模型至今尚未正式发布）。这一事件被 barnacle.ai、KuCoin 新闻、多个 AI 简报和 Reddit 讨论广泛报道。

3 月底至 4 月初，Hugging Face 上 Google 的 "Gemma models family" 合集出现了更新——这与 Gemma 2 和 Gemma 3 发布前的模式完全一致，被社区模型观察者标记为即将发布的信号。

4 月 2 日凌晨（发布前数小时），Google DeepMind CEO Demis Hassabis 在 X 上发布了四颗钻石 emoji（💎💎💎💎），随后 Google AI Studio 和 Gemini API 负责人 Logan Kilpatrick 仅发了一个单词帖子："Gemma." 这两条帖子被社区广泛解读为发布倒计时信号，引发了一波热烈的预发布讨论。

四个模型的架构设计与技术规格

Gemma 4 是一个基于 Transformer 的模型家族，源自 Gemini 3 的研究成果，采用混合注意力机制（交替使用局部滑动窗口注意力和全局全上下文注意力），并引入了多项前沿架构创新。

模型规格总览：

模型	架构	总参数	有效/活跃参数	层数	上下文窗口	模态
E2B	Dense + PLE	5.1B	2.3B	35	128K	文本、图像、视频、音频
E4B	Dense + PLE	8B	4.5B	42	128K	文本、图像、视频、音频
26B A4B	MoE	25.2B	3.8B	30	256K	文本、图像、视频
31B	Dense	30.7B	30.7B	60	256K	文本、图像、视频

其中 26B A4B 是 Gemma 系列首个 MoE（混合专家）模型，每层包含 128 个专家，每 token 激活 8 个专家加 1 个共享专家，实际推理时仅激活约 3.8B 参数，运行速度接近 4B Dense 模型。

核心架构创新包括： Per-Layer Embeddings（PLE）为每个解码器层提供独立的 token 级条件信号，而非将所有信息前置到单一嵌入中；Shared KV Cache 让后 N 层复用前层的键值状态以节省内存；双 RoPE 配置在滑动窗口层使用标准 RoPE、在全局层使用比例 RoPE（p-RoPE）以支持更长上下文；统一键值（Unified Keys and Values）优化长上下文内存。视觉编码器支持可变宽高比和可配置的 token 预算（70 至 1120 tokens/图像），音频编码器（仅 E2B/E4B）基于 USM 风格的 Conformer 架构，支持最长 30 秒音频输入。词表大小为 262K tokens，支持 140+ 种语言（开箱即用 35+ 种），激活函数为 GeGLU，归一化为 RMSNorm。

特色功能方面，Gemma 4 支持可配置的思维模式（通过 <|think|> token 可生成 4000+ token 的内部推理链）、原生函数调用与工具使用、结构化 JSON 输出、原生系统提示（Gemma 系列首次支持 system 角色）、多步规划的 Agent 工作流、目标检测与定位（原生返回 JSON 格式边界框坐标）、文档/PDF 解析、多语言 OCR、图表理解和手写识别等。

基准测试表现：一次代际级的性能飞跃

Gemma 4 在各项主流基准测试中的表现堪称惊艳，尤其是与 Gemma 3 27B 的对比，几乎每项指标都实现了翻倍甚至更大幅度的提升。以下为官方模型卡片公布的指标（指令微调版本，启用思维模式）：

基准测试	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（视觉）	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 文本 Elo	1452（#3）	1441（#6）	—	—	1365

其中几项提升尤为突出：数学能力（AIME）从 20.8% 飙升至 89.2%，提升 68.4 个百分点；编程能力（LiveCodeBench）提升 50.9 个百分点；Agent 能力（τ2-bench）提升超 60 个百分点；Codeforces ELO 从 110 跃至 2150，约 20 倍增长。31B 模型在 Arena AI 文本排行榜上位列开放模型第 3 名（美国开放模型第 1 名）。

值得注意的是，官方模型卡片使用的是 MMLU Pro（而非经典 MMLU）和 LiveCodeBench/Codeforces ELO（而非 HumanEval）作为主要评估指标，经典 MMLU 和 HumanEval 分数未在官方材料中报告。一篇第三方比较论文（arXiv 2604.07035，2026 年 4 月 8 日）对 Gemma 4、Phi-4 和 Qwen3 进行了 Dense 与 MoE 推理语言模型的精度-效率权衡分析。截至目前，Google 尚未发布 Gemma 4 的正式技术报告。

全平台上线时间线：史无前例的首日生态覆盖

Gemma 4 的发布策略在开源模型历史上堪称罕见——几乎所有主流 AI 工具和平台在 4 月 2 日同一天实现了支持，这反映出 Google 在发布前与生态伙伴进行了深度协调。

4 月 2 日首日即上线的平台和工具：

Hugging Face：google/gemma-4-* 命名空间下上传全部变体；截至 4 月 10 日，31B 模型下载量达 133 万+，26B 达 105 万+，社区已创建 1,156+ 个 gemma4 标签模型
Google AI Studio / Gemini API：31B 和 26B MoE 即日可用于实验和 API 调用
Vertex AI：支持自部署端点和微调，Cloud Run 可在 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上部署
Kaggle：模型权重即日可下载，同步发起 "Gemma 4 Good Challenge"
Ollama：以 gemma4 命名提供 17 个模型标签，截至 4 月 10 日拉取量达 180 万+
LM Studio：专属模型页面 lmstudio.ai/models/gemma-4，四个变体全部可用
NVIDIA NIM/NeMo：免费原型设计 + NeMo Automodel 微调支持 + NVFP4 量化检查点
llama.cpp、vLLM、MLX、SGLang、Unsloth、Baseten、Keras、Docker：全部首日支持

4 月 2-3 日跟进上线的第三方 API 服务商： OpenRouter（31B 定价 $0.14/M 输入、$0.40/M 输出 tokens）、Together AI、Fireworks AI、Replicate，以及通过 Hugging Face 推理提供商接入的 Featherless AI、Scaleway、OVHcloud 等。

截至 4 月 10 日仍未支持 Gemma 4 的重要平台： Groq（4 月 3 日社区已提交功能请求但尚未实现）、AWS Bedrock（仅列出 Gemma 3，Gemma 4 需通过 SageMaker 自托管部署）、Azure AI Foundry（同样仅支持 Gemma 3，需手动部署）。

社区热度爆发与多平台讨论图景

Gemma 4 的社交媒体热度呈现出一条清晰的 "泄露预热 → 发布爆发 → 深度评测" 三阶段曲线。

第一阶段：预热期（3 月 28 日—4 月 1 日）。 "significant-otter" 在 LMSYS Arena 上的泄露首先在 r/LocalLLaMA 引发讨论，随后扩散至 X/Twitter 和 AI 新闻简报。Demis Hassabis 的四颗钻石 emoji 和 Logan Kilpatrick 的单词帖子进一步点燃预期。

第二阶段：爆发期（4 月 2-4 日）。 发布当天，Hacker News 主帖 "Google releases Gemma 4 open models" 获得 1306+ 点赞，多次登上首页。AINews 追踪的 12 个子版块和 544 个 Twitter 账号的活跃度评分达到 3,412 分。48 小时内 Ollama 拉取量超 20.7 万次。llama.cpp 创始人 Georgi Gerganov（@ggerganov） 发布的 Gemma 4 26B A4B Q8_0 在 M2 Ultra 上实时视频处理达到 300 t/s 的演示成为最具病毒传播力的技术展示。

第三阶段：深度评测期（4 月 4-10 日）。 社区转入实际部署和对比测试阶段。r/LocalLLaMA 涌现大量实践贴，包括 "Gemma 4 for 16 GB VRAM" 的量化参数推荐、TurboQuant KV 缓存量化实验、Apple Silicon 上的多模态微调工具（在 HN 获得 152 点赞）等。一个在 M3 Pro 上用 Gemma E2B 实现实时音视频 AI 的演示在 Reddit 和 HN 同时引发关注。

中文社区方面，知乎上多个高热帖子对 Gemma 4 进行了深入讨论。新智元以 "31B 爆杀 20 倍巨头" 为标题进行了报道。一位"大模型话题优秀答主"的测试结论是：31B 质量与 DeepSeek V3.2 相当，仅用 Qwen3.5-27B 65% 的 token 即可达到同等输出质量，但推理稳定性显著低于 Qwen3.5（仅 1/全部测试题在 3 次输出中保持一致，而 Qwen3.5 为 8 个）。此外，Gemma 4 发布 90 分钟即被 Heretic v1.2.0 越狱（KL 散度仅 0.1522，几乎无能力损失）的事件在知乎引发了关于 AI 安全根本局限性的广泛讨论。

赞誉与批评：社区评价的两面

社区高度认可的五个方面： Apache 2.0 许可证被普遍视为"最重要的单一变化"，消除了困扰 Gemma 1-3 的企业法律摩擦；参数效率令人印象深刻——31B 与 200B+ 模型竞争，26B MoE 仅 3.8B 活跃参数即接近 31B 品质，被称为"可用的最佳智能/参数比"；边缘部署能力让 E2B 在 2GB 内存中运行成为可能，"第一次让 VRAM 不足的用户也能在本地运行日常可用的模型"；首日生态覆盖的广度前所未有；与 Gemma 3 相比的性能提升被社区评价为"这不是增量改进，这是一个完全不同的模型"。

主要批评集中在以下几点： MoE 推理速度慢于预期——26B A4B 在 RTX 5060 Ti 上仅约 11 t/s，而 Qwen 3.5 35B-A3B 可达 60+ t/s，MoE 路由开销显著；发布初期的微调工具链存在问题——PEFT 无法处理 Gemma4ClippableLinear 层，纯文本数据需要 mm_token_type_ids 等；社区对传闻中更大的 120B MoE 模型未能面世表示失望；音频模态仅限小模型（E2B/E4B）而非 26B/31B 被认为是疏漏；推理稳定性和幻觉问题——一项植物学基准测试中即使启用搜索增强也仅获 2.5/5 分。Redis 创始人 antirez 在 HN 上的批评引发广泛讨论："以 ELO 分数作为主要基准指标展示是非常误导性的。大型 Dense Gemma 4 模型在大多数基准上似乎并未超过 Qwen 3.5 27B Dense。"

与主要竞品的对比共识： 与 Qwen 3.5 的比较是讨论最多的话题——基准测试上两者接近，Qwen 3.5 在 MMLU Pro（86.1% vs 85.2%）和 GPQA Diamond 上略微领先，Gemma 4 在 AIME 和 Codeforces 上领先，但 Qwen 推理速度更快、Agent 任务更可靠，一位 HN 评论者总结为"Gemma 4 感觉更好，Qwen 3.5 用起来更好"。与 Llama 4 相比，Gemma 4 在许可证开放度（Apache 2.0 vs Llama 的 700M MAU 限制）和部署灵活性（从手机到工作站 vs Llama 仅服务器级）上具有明显优势。与 DeepSeek V3.2 相比，知乎测试者认为 Gemma 4 31B 质量"相当"但参数成本更低。值得注意的是，31B 模型以远少于对手的总参数量，与 Kimi K2.5（744B-A40B）和 GLM-5（1T-A32B）并列为全球顶级开放模型。

结论：Gemma 4 重新定义了开放模型的竞争格局

Gemma 4 不仅是一次技术升级，更是 Google 开源 AI 策略的根本转向。从限制性许可到 Apache 2.0、从纯文本到四模态、从单一 Dense 架构到 Dense+MoE 双线并进，这些变化的叠加效应让 Gemma 4 成为 2026 年迄今最受关注的开放模型发布事件。真正的创新不在于任何单一架构技术，而在于将 PLE、共享 KV 缓存、p-RoPE、128 小专家 MoE 等已知技术的精妙组合，正如知乎一位技术分析者所言："每个技巧单独看都不新，但组合起来确实强。"Sebastian Raschka 的分析也印证了这一点——31B 的架构与 Gemma 3 几乎未变，性能飞跃主要来自训练配方和数据的改进。

展望未来，社区仍在等待三件事：传闻中更大的 120B+ MoE 模型是否会发布、微调工具链的稳定性何时改善、以及 AWS Bedrock 和 Azure 等主流云平台的原生集成何时到位。Nathan Lambert 的判断或许最为精准："Gemma 4 的成败完全取决于易用性……不是基准分数。" 距离发布刚过一周，生态尚在成熟中，但方向已经清晰——Google 终于在开放模型领域找到了自己的节奏。