模型介绍
中文整理Gemma 4 模型卡片
概述
Gemma 是由 Google DeepMind 开发的开源模型系列。Gemma4 为多模态模型，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。该系列提供预训练版本和指令微调版本。
模型用途
Gemma 4 适用于文本生成、编程、推理以及多模态理解任务。模型系列包含五种规格：E2B、E4B、12B、26B A4B 和 31B，可部署于手机、笔记本电脑到服务器等多种环境。
主要能力
推理能力：内置可配置的思考模式，支持逐步推理。
长上下文：E2B/E4B 支持 128K tokens 上下文窗口，12B/26B A4B/31B 支持 256K tokens。
图像理解：支持目标检测、文档/PDF 解析、屏幕和 UI 理解、图表理解、OCR（包括多语言）、手写识别等。图像可处理可变宽高比和分辨率。
视频理解：支持通过处理帧序列分析视频。
多模态混合输入：可在单次提示中自由混合文本和图像。
函数调用：原生支持结构化工具调用。
编程能力：代码生成、补全和修正。
多语言支持：开箱即用支持 35 种以上语言，预训练覆盖 140 种以上语言。
音频处理（仅 E2B、E4B、12B）：自动语音识别和多语言语音翻译。
输入输出
输入：文本、图像、视频、音频（部分型号）
输出：文本
运行要求
Gemma 4 采用混合注意力机制，结合局部滑动窗口注意力和全局注意力。Dense 模型采用 Per-Layer Embeddings（PLE）技术提升参数效率。MoE 模型（26B A4B）仅激活 4B 参数进行推理，兼顾性能与速度。
许可证
Apache 2.0
使用限制
训练数据局限性：训练数据的质量和多样性直接影响模型能力，数据中的偏见或缺陷可能导致模型响应受限。
任务复杂度：模型在清晰提示和指令的任务上表现较好，开放式或高度复杂的任务可能具有挑战性。
上下文影响：模型性能受上下文量影响，在一定范围内更长的上下文通常带来更好的输出。
语言歧义：自然语言本身复杂，模型可能难以理解细微差别、讽刺或比喻性语言。
事实准确性：模型基于训练数据生成响应，并非知识库，可能产生不准确信息。
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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