Google 发布开放权重模型 Gemma 4
嗯，用户让我总结一下这篇文章的内容，控制在100字以内，而且不需要用“文章内容总结”这样的开头。好的，首先我得仔细阅读文章，抓住重点。 文章主要讲的是Google发布了Gemma 4，这是他们最新的开放权重模型。上一个版本是Gemma 3，是在一年前发布的。Gemma 4有四个版本，设计成可以在本地设备上运行。参数多的两个版本分别是26B Mixture of Experts和31B Dense，这两个需要在80GB的Nvidia H100 GPU上运行，售价大约20万人民币。它们可以使用bfloat16格式未量化运行，如果量化的话精度会降低，但可以使用消费级GPU。 参数少的两个版本是Effective 2B (E2B)和Effective 4B (E4B)，设计用于移动设备。Google提到他们的Pixel团队和高通、联发科合作优化了这些小模型，适用于智能手机、Raspberry Pi和Jetson Nano等设备。此外，Gemma 4采用了Apache 2.0授权，在商业用途上更灵活。 好的，现在我要把这些信息浓缩到100字以内。首先说明Google发布了Gemma 4，并提到有四个版本。然后说明这些版本分别适合不同的设备：参数多的需要高性能GPU，参数少的适合移动设备。最后提到授权灵活。 可能的结构是：Google发布Gemma4模型，包含四个版本；其中两个高参数版本需高性能GPU运行；另两个低参数版本优化移动设备；采用灵活授权。 </think> Google发布最新开放权重模型Gemma4，包含四个版本：高参数版需高性能GPU运行，低参数版优化移动设备；采用灵活商业授权。 2026-4-3 06:25:31 Author: www.solidot.org(查看原文) 阅读量:4 收藏

Google 发布了最新的开放权重模型 Gemma 4，上个版本 Gemma 3 是在一年前发布的。Gemma 4 有四个版本，设计能在本地设备上运行：参数多的两个版本 26B Mixture of Experts 和 31B Dense 设计能在 80GB Nvidia H100 GPU（售价约 20 万人民币）上以 bfloat16 格式未量化运行，量化后降低精度则能使用消费级 GPU；参数少的两个版本 Effective 2B (E2B) 和 Effective 4B (E4B)设计能在移动设备上运行。Google 称它的 Pixel 团队与高通和联发科密切合作，为智能手机、Raspberry Pi 和 Jetson Nano 等设备对这些小模型进行了优化。Gemma 4 采用了 Apache 2.0 授权，在商业用途限制上更灵活。

https://deepmind.google/models/gemma/gemma-4/


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