模型介绍
中文整理Gemma 4 模型卡片
模型用途
Gemma 是由 Google DeepMind 构建的开源模型系列。Gemma 4 是多模态模型，支持文本和图像输入（E2B、E4B 和 12B 版本还支持音频），输出文本内容。该系列提供预训练和指令微调两种版本，上下文窗口最高可达 256K tokens，支持超过 140 种语言。适用于文本生成、编程和推理等任务。
主要能力
推理能力：全系列模型均具备强大的推理能力，支持可配置的思考模式。
多模态处理：支持文本、图像（含可变宽高比和分辨率）、视频，以及 E2B、E4B、12B 版本原生支持的音频。
架构多样性：提供 Dense 和混合专家（MoE）两种架构，涵盖 E2B、E4B、12B、26B A4B、31B 五种规模。
设备端优化：较小模型专为笔记本电脑和移动设备的高效本地运行而设计。
长上下文：小型模型支持 128K tokens 上下文，中型模型支持 256K tokens。
编程与代理能力：编程基准测试表现显著提升，原生支持函数调用，可驱动高度自主的代理工作流。
原生系统提示支持：支持系统角色，实现更结构化、可控的对话。
输入输出
输入格式：文本、图像、音频（仅 E2B、E4B、12B）、视频
输出格式：文本
运行要求
模型规模：E2B（有效参数 2.3B）、E4B（有效参数 4.5B）、12B（11.95B）、26B A4B（活跃参数 3.8B）、31B（30.7B）
量化检查点：提供多种格式以满足不同部署需求，包括未量化 QAT 检查点、GGUF 格式、移动端优化格式（wNa8o8）以及压缩张量格式（w4a16）。
基本用法
使用 Transformers 库加载模型，通过提示词提供文本、图像、音频或视频输入即可生成文本输出。启用推理模式需设置 enable thinking=True。
使用建议
采样配置：建议使用 temperature=1.0、top_p=0.95、top_k=64。
思考模式：在系统提示开头添加相应 token 启用思考，移除则禁用。
多轮对话：历史输出仅保留最终回复，之前的思考内容不应添加到下一轮用户输入之前（工具调用轮次除外）。
多模态输入顺序：图像内容置于文本之前，音频内容置于文本之后。
图像分辨率：可变分辨率通过视觉 token 预算控制，预算值可选 70、140、280、560、1120。较低预算适用于分类、字幕或视频理解；较高预算适用于 OCR、文档解析或阅读小文本。
音频处理：音频最长支持 30 秒，视频最长支持 60 秒（每秒一帧）。
限制
模型存在以下已知局限：多模态模型在某些专业领域的理解能力可能有限；长上下文处理可能受限于特定场景；音频处理仅支持部分模型版本。
许可证
Apache 2.0
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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