模型介绍
中文整理Gemma 4 模型卡片
模型概述
Gemma 是由 Google DeepMind 开发的开源模型系列。Gemma 4 是多模态模型，支持文本和图像输入（E2B、E4B 和 12B 版本额外支持音频），输出文本内容。模型提供预训练版本和指令微调版本，上下文窗口最高支持 256K tokens，支持超过 140 种语言。
许可证
Apache 2.0
主要能力
推理能力：全系列模型均具备可配置思考模式的高级推理能力。
多模态处理：支持文本、图像（支持可变宽高比和分辨率）、视频，以及 E2B、E4B、12B 版本原生支持音频。
模型架构：提供 Dense 和混合专家（MoE）两种架构，五个规格分别为 E2B、E4B、12B、26B A4B、31B。
设备端优化：小规格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：编程基准测试显著提升，原生支持函数调用，可驱动自主代理。
系统提示支持：原生支持 system 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
音频输入最长支持 30 秒，视频最长支持 60 秒（每秒一帧）。
运行要求
模型提供多种规格以适应不同部署环境：E2B 和 E4B 适用于移动设备和边缘设备；12B、26B A4B、31B 适用于消费级 GPU 和工作站。
Dense 模型参数：
E2B：有效参数 2.3B（含嵌入 5.1B），35 层，滑动窗口 512 tokens
E4B：有效参数 4.5B（含嵌入 8B），42 层，滑动窗口 512 tokens
12B：11.95B 参数，48 层，滑动窗口 1024 tokens
31B：30.7B 参数，60 层，滑动窗口 1024 tokens
MoE 模型参数：
26B A4B：总参数 25.2B，活跃参数 3.8B，30 层，滑动窗口 1024 tokens
基本用法
使用 Transformers 库加载模型。推荐采样配置：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控制 token。思考启用时，模型输出结构为：thought 标签内包含内部推理，随后是最终答案。
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：支持可变分辨率，通过视觉 token 预算控制（70、140、280、560、1120）。低预算适用于分类、字幕生成；高预算适用于 OCR、文档解析。
限制
模型存在以下已知限制：
内容生成与通信：可用于诗歌、脚本、代码、营销文案等创意文本生成；聊天机器人和对话式 AI；文本摘要；图像数据提取；音频处理（E2B、E4B、12B）。
研究与教育：可作为 NLP 和 VLM 研究的基座模型。
安全评估：Gemma 4 在所有安全测试类别相较前代模型均有显著改进。测试在未启用安全过滤器的情况下进行，以评估模型能力和行为。文本到文本和图像到文本任务中，各规格模型均产生极少的策略违规。
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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