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。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。
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）、视频理解；E2B、E4B、12B 版本额外支持音频处理。
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。
编码与代理能力：在编码基准测试中表现显著提升，支持原生函数调用，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
模型规格：
E2B：有效参数 2.3B，上下文 128K，支持文本、图像、音频
E4B：有效参数 4.5B，上下文 128K，支持文本、图像、音频
12B：参数 11.95B，上下文 256K，支持文本、图像、音频
26B A4B MoE：总参数 25.2B，活跃参数 3.8B，上下文 256K，支持文本、图像
31B：参数 30.7B，上下文 256K，支持文本、图像
词表大小：262K
基本用法
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 启用思考功能
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），低预算适用于分类和视频理解，高预算适用于 OCR 和文档解析
音频处理：最长支持 30 秒；视频最长支持 60 秒（每秒一帧）
限制
模型存在以下局限：
安全限制：可能生成有害内容，包括儿童性虐待材料、危险内容、露骨内容、仇恨言论和骚扰内容
知识局限：训练数据截止于 2025 年 1 月，可能无法回答该日期之后的知识问题
潜在偏见：模型可能继承训练数据中的偏见
准确性限制：可能产生幻觉信息，特别是在复杂推理任务中
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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