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），生成文本输出。该系列提供预训练和指令微调两种版本。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。
多模态支持：支持文本、图像（支持可变宽高比和分辨率）、视频，以及音频（仅 E2B、E4B、12B 版本原生支持）。
模型架构：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：小规模模型专为笔记本电脑和移动设备的高效本地运行而设计。
超长上下文：小型模型支持 128K token 上下文，中型模型支持 256K token 上下文。
编程与代理能力：在编程基准测试中表现显著提升，原生支持函数调用，可驱动自主代理工作流。
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：文本、图像、视频、音频（仅限特定版本）
输出：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）
内存需求：模型提供量化感知训练（QAT）版本，可在保持类似 bfloat16 质量的同时大幅降低内存需求。提供多种格式：未量化 QAT 检查点、GGUF、移动端优化版、压缩张量格式。
基本用法
使用 Transformers 库加载模型。建议采样配置：temperature=1.0，top_p=0.95，top_k=64。
启用思考模式：在系统提示开头添加相应 token；禁用思考则移除该 token。
多轮对话：历史消息仅保留最终回复，之前的思考内容不应添加到下一轮用户消息之前（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：支持可变 token 预算（70、140、280、560、1120），低预算适用于分类、字幕生成等场景，高预算适用于 OCR、文档解析等需要精细细节的任务。
音频处理：音频最长支持 30 秒。
视频处理：视频最长支持 60 秒（按每秒一帧处理）。
限制
音频输入最长 30 秒，视频输入最长 60 秒。
模型存在标准局限性，包括可能产生不准确信息、生成有害内容等风险。
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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