Google 發布最聰明開放模型 Gemma 4！全面改採 Apache 2.0 授權，效能直逼大型閉源 AI-以卵击石网

Google 官方宣布，發布放模正式推出新一代開放模型系列 Gemma 4。最聰直逼該模型採用與 Gemini 3 相同的明開技術架構，全面轉向商業友好的型G效 Apache 2.0 授權，並主打強大的全面本地端運行能力。
（前情提要：Google量子電腦傳9分鐘破解比特幣，改採數字怎麼算出來，授權真正威脅在哪裡？大型）
（背景補充：AI 預測天災》Google 推出「Groundsource」框架，用 Gemini 將全球新聞轉化為 260 萬筆救命數據）

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Google 再度為開放原始碼 AI 領域投下震撼彈。明開官方最新宣布推出「Gemma 4」系列，型G效標榜是全面目前旗下最智慧的開放模型。Gemma 4 直接承襲了旗艦模型 Gemini 3 的改採世界級研究技術，帶來突破性的推理能力與代理式（Agentic）工作流程。最受社群矚目的是，Google 這次回應了開發者的呼聲，全面改用商業友好的 Apache 2.0 授權，讓用戶能在任何環境中自由建構與安全部署，完全掌控自身的資料與基礎設施。

We just released Gemma 4 — our most intelligent open models to date.
Built from the same world-class research as Gemini 3, Gemma 4 brings breakthrough intelligence directly to your own hardware for advanced reasoning and agentic workflows.
Released under a commercially… pic.twitter.com/W6Tvj9CuHW
— Google (@Google) April 2, 2026

四大版本齊發，本地端也能順暢運行

為了滿足不同硬體與應用情境，Gemma 4 共釋出四種不同規模的版本。最輕量的 E2B（2B 參數）專為行動裝置與瀏覽器等邊緣裝置設計；E4B（4B 參數）則在效能與效率間取得平衡，更原生支援視覺與音訊輸入。而在高效能端，26B A4B 採用混合專家（MoE）架構，推論時僅啟動約 4B 參數，讓記憶體需求大幅降低，即使在 24GB 記憶體的 Mac Mini 等消費級硬體上也能流暢運行。最高階的 31B 密集模型則是該系列的效能旗艦。

支援 256K 視窗，原生多模態與函式呼叫

在技術規格方面，Gemma 4 的大型模型版本最高支援高達 256K tokens 的上下文視窗，讓開發者能一次處理整個程式碼庫或龐大的文件資料。除了原生支援文字與圖像處理（E2B 與 E4B 更支援音訊），Gemma 4 還具備強大的原生函式呼叫（Function Calling）能力，能夠穩定輸出結構化 JSON 格式，為建構自主代理應用提供了極佳的基礎。此外，其訓練資料涵蓋了超過 140 種語言，具備高度的全球適用性。

效能直逼龐然大物，社群評價亮眼

Gemma 4 強調極高的「每位元組效能」。根據 AI Arena 等開放模型排行榜的數據，Gemma-4-31B 目前高居開放模型第 3 名，整體表現甚至與體積龐大的 Qwen3.5-397B 相當，但其規模卻僅有後者的十分之一。在研究生級推理基準測試（GPQA Diamond）中，31B 版本更創下 84.3% 的驚人成績。

Let’s look at how the open model Gemma has progressed across its last three versions.
– Gemma 4 ranks 100 places above Gemma 3
– Gemma 3 ranks 87 above Gemma 2
All three models from @GoogleDeepMind are roughly the same size (31B, 27B, 27B), and these gains came only 9 and 13… https://t.co/9JnbveYzwT pic.twitter.com/JQtTz09Y1A
— Arena.ai (@arena) April 2, 2026

目前，開發者已可在 Google AI Studio 上直接體驗 Gemma 4，或前往 Hugging Face、Ollama 等平台下載權重模型。社群也迅速跟進，推出針對 GPU 優化的量化版本。不過也有部分開發者指出，在面對真實世界複雜的程式碼除錯環境時，Gemma 4 仍有優化空間。但整體而言，此次開源釋出無疑為推動數位主權與本地端 AI 應用注入了一劑強心針。