谷歌在去年年底發布Gemini 3 Pro時，為該公司專有大語言模型技術邁出了重要一步。如今，谷歌正通過發布全新Gemma 4開源權重模型系列，將構建這些模型的相關技術和研究成果帶給開源社區。
谷歌提供四個不同版本的Gemma 4模型，它們的區別在於參數數量。針對邊緣設備（包括智慧型手機），谷歌推出了20億和40億參數的"Effective"模型。對於更強大的機器，則有260億參數的"專家混合"模型和310億參數的"密集"模型。對於不熟悉的用戶來說，參數是大語言模型可以調整以生成輸出的設置。通常情況下，參數更多的模型會提供更好的答案，但運行它們也需要更強大的硬體支持。
對於Gemma 4，谷歌聲稱已經成功開發出具有"前所未有的單參數智能水平"的系統。為了支撐這一說法，公司指出Gemma 4的310億和260億參數版本的表現，它們在Arena AI的文本排行榜上分別獲得第三和第六名，擊敗了比它們大20倍的模型。
所有模型都能處理影片和圖像，使它們非常適合光學字符識別等任務。兩個較小的模型還能處理音頻輸入並理解語音。另外，谷歌表示Gemma 4系列能夠生成離線代碼，這意味著你可以在沒有網際網路連接的情況下使用它們進行編程。谷歌還在140多種語言上訓練了這些模型。
谷歌在Apache 2.0許可證下發布Gemma 4系列。此前該公司通過自己的Gemma許可證提供Gemma模型。此舉將為人們根據需求修改新系統提供更大的自由度。
"這個開源許可證為開發者的完全靈活性和數字主權提供了基礎，讓你完全控制自己的數據、基礎設施和模型，"谷歌表示。"它允許你自由構建並在任何環境中安全部署，無論是本地還是雲端。"
如果你想親自嘗試其中一個系統，模型權重可通過Hugging Face、Kaggle和Ollama獲取。
Q&A
Q1：Gemma 4有哪些不同版本？
A：Gemma 4提供四個版本：針對邊緣設備的20億和40億參數"Effective"模型，以及針對更強大機器的260億參數"專家混合"模型和310億參數"密集"模型。
Q2：Gemma 4模型有什麼特殊能力？
A：所有Gemma 4模型都能處理影片和圖像，適合光學字符識別等任務。較小的兩個模型還能處理音頻輸入和語音理解，所有模型都能生成離線代碼並支持140多種語言。
Q3：如何獲取和使用Gemma 4模型？
A：Gemma 4在Apache 2.0許可證下發布，模型權重可通過Hugging Face、Kaggle和Ollama平台獲取，用戶可以自由修改並在本地或雲端部署。
