满血版完整部署下载夸克网盘分享一、模型整体介绍2026 年 4 月初Google DeepMind 正式对外发布Gemma 4系列开源模型该系列与谷歌旗舰闭源模型 Gemini 共享底层技术架构模型权重完整公开。本次版本更新将授权协议更换为Apache 2.0相比前代 Gemma 3 的私有协议新协议允许开发者自由商用、二次分发大幅降低项目落地门槛。Gemma 4 一共推出四款不同规格模型分别为 E2B、E4B、26B、31B覆盖手机、边缘设备、个人电脑、工作站、服务器等全类硬件场景。其中Gemma-4-31B-it为系列旗舰指令微调版本it 即 instruction-tuned无需额外训练可直接用于对话交互也是本次重点介绍的模型。二、Gemma-4-31B 核心能力2.1 专项评测表现该模型在多项权威基准测试中成绩提升显著对比上一代 Gemma 3 提升幅度较大数学推理AIME 2026 美国数学邀请赛测试正确率达 89.2%前代 Gemma 3 27B 仅为 20.8%代码能力LiveCodeBench 测试得分提升至 80.0%Codeforces 竞赛 ELO 分值达到 2150长文本检索支持256K token超长上下文窗口多段文本检索准确率从 13.5% 提升至 66.4%长文档处理能力落地可用。2.2 多模态能力Gemma-4-31B 原生支持图像、视频输入视频最长支持 60 秒、1fps 采样规格。在 MMMU Pro 视觉评测中得分 76.9%可精准识别截图元素、输出坐标类结构化数据适配界面识别、图文解析等场景。2.3 特色功能内置思考模式全系模型搭载独立推理模块可手动开关。开启后模型会先输出内部推理过程再给出最终答案在数学运算、逻辑推导、多步骤规划类任务中效果提升明显该能力与 Gemini 同源。原生 Agent 调用模型训练阶段即集成函数调用能力支持输出标准结构化 JSON可直接联动外部工具、第三方 API无需依赖提示词模拟调用逻辑。多语言支持原生适配 140 余种语言中文日常交互、内容创作场景表现稳定。三、硬件适配标准3.1 4-bit 量化版本显存要求量化是降低模型硬件门槛的主流方案下表为四款模型经过 4-bit 量化后的显存占用与适配设备参考表格模型版本4-bit 量化显存占用适配设备类型E2B约 5GB手机、树莓派等边缘设备E4B约 6GB普通独显笔记本、Jetson 设备26B MoE约 18GB24GB 显存工作站、Apple Mac 设备31B Dense约 20GBRTX 4090、H100、大内存 Mac 设备3.2 全精度版本说明Gemma-4-31B 完整 bfloat16 权重文件约 60GB全精度加载运行需要约 90GB 显存仅适用于多卡服务器集群。普通消费级显卡建议优先使用量化版本。3.3 量化性能损耗社区实测Gemma-4-31B 采用 GGUF Q4_K_M 量化后MMLU 综合评测分数仅下降 1.5~2 个百分点日常对话、内容创作、代码编写等场景中用户几乎感知不到画质与逻辑损失。3.4 Apple Silicon 设备补充Mac 设备依托 Ollama 搭配 MLX 框架推理运行效率大幅提升。24GB 统一内存的 Mac 可流畅运行 26B MoE 版本更大内存机型可部署 31B 版本。四、主流同级别模型横向对比本次选取 Gemma 4 31B、Qwen3.5 27B、Llama 4 Scout 三款主流大模型进行综合对比。4.1 基准评测数据表格评测指标Gemma 4 31BQwen3.5 27BLlama 4 ScoutMMLU Pro85.2%86.1%偏低AIME 2026数学89.2%--GPQA Diamond84.3%85.5%-MMMU Pro视觉76.9%--LiveCodeBench80.0%--4.2 推理速度RTX 4090 Q4 量化环境Qwen3.5 27B约 35 tok/s速度最优Gemma 4 31B Dense约 25 tok/sGemma 4 26B MoE约 11 tokMoE 架构存在路由开销速度偏低4.3 上下文表现理论上 Gemma 4 31B 支持 256K token 上下文但受单卡显存限制RTX 509 实测仅可稳定加载约 20K 上下文同硬件环境下 Qwen3.5 27B 可支持 190K 上下文长文本场景优势明显。4.4 授权与硬件门槛Gemma 4、Qwen3.5均采用 Apache 2.0 协议无商用限制可自由部署、二次开发Llama 4 Scout总参数 109B最低显存要求 70GB普通个人设备无法部署且月活超过 7 亿存在使用限制输出需标注指定文案。五、多平台部署教程本文提供Ollama、llama.cpp、vLLM三种主流部署方案分别面向新手、进阶定制、服务器 API 场景。5.1 方案一Ollama 部署新手首选全平台通用Ollama 集成模型下载、本地推理、API 服务能力操作简洁Windows / Mac / Linux 均可使用。环境准备访问官网 https://ollama.com/download 下载对应系统安装包完成安装。打开终端执行ollama --version验证安装要求 Ollama 版本 ≥ 0.20.0旧版本无法兼容 Gemma 4。拉取对应模型根据自身硬件显存在终端执行对应命令bash运行# 边缘设备/低配设备E2B显存约5GB ollama pull gemma4:e2b # 独显笔记本E4显存约6GB ollama pull gemma4:e4b # 24GB显存设备/Mac26B显存约18GB ollama pull gemma4:26b # 高端消费卡/工作站31B显存约20GB ollama pull gemma4:31b说明模型文件体积较大国内网络建议使用镜像或代理加速下载。启动模型交互bash运行ollama run gemma4:31b执行后可直接在终端对话同时本地会默认开启 API 服务访问地址http://localhost:11434可对接第三方工具。 4.拓展接入可视化 WebUI如需网页交互界面可部署 Open WebUI执行以下 Docker 命令夸克网盘分享bash运行docker run -d -p 3000:80 --add-hosthost.docker.internal:host-gateway \ -v open-webui:/app/backend/data \ --name open-webui ghcr.io/open-webui:main部署完成后浏览器访问http://localhost:3000在设置中填写 Ollama 接口地址即可联动使用。5.2 方案二llama.cpp 部署进阶定制 / 纯 CPU 推理该方案支持 CPU、显卡双推理模式适合硬件性能一般、需要自定义参数的用户推荐使用 Unsloth 优化后的 GGUF 量化模型。编译项目源码bash运行# 拉取源码 git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp cd llama.cpp # 编译有NVIDIA显卡开启CU支持无显卡则改为 -DGGML_CUDAOFF cmake -B build -DGGML_CUDAON cmake --build build --config Release -j$(nproc)下载量化模型提前安装huggingface_hub工具再拉取推荐 Q4_K_XL 量化版本bash运行pip install huggingface_hub --break-system-packages huggingface-cli download unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF \ --local-dir ./gemma4-31b \ --include *UD-Q4_K_XL*选型建议追求精度可选择 Q6、Q8 量化版本。启动推理bash运行export LLAMA_CACHEunsloth/gemma-4-31B-it-GGUF ./build/bin/llama-cli \ -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL \ --temp 1.0 \ --top-p 0.95 \ --top-k 64重要配置按照谷歌官方建议保持repetition penalty为默认值 1.0关闭重复惩罚避免影响输出效果。5.3 方案三vLLM 部署服务器 / 全精度 / API 服务vLLM 擅长高并发、长上下文场景适合服务器部署、对外提供标准 API 服务目前需从源码编译安装。源码安装bash运行git clone https://github.com/vllm-project/vllm cd vllm pip install -e . --break-system-packages启动 API 服务bash运行CUDA_VISIBLE_DEVICES0 vllm serve google/gemma-4-31B-it \ --host 127.0.0.1 \ --port 8000 \ --max-model-len 200000 \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --reasoning-parser gemma4 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser gemma4 \ --default-chat-template-kwargs {enable_thinking: true}接口说明服务启动后采用标准 OpenAI 接口格式访问端点为http://127.0.0.1:8000/v1可对接各类开发框架与应用。六、典型应用场景本地代码助手将模型对接 VS Code Continue、Cursor 等插件实现本地代码补全、代码解释、BUG 排查代码数据不会上传云端保障代码隐私。模型代码能力达到 Codeforces ELO 2150可满足日常开发需求。长文档处理依托超长上下文能力本地完成合同、报告、文献等长文本的信息提取、内容总结、要点梳理无需联网调用第三方接口。多语言内容创作凭借 140 余种语言支持能力实现翻译、文案改写、软文创作等工作规避云端 API 调用成本。智能 Agent 自动化利用原生函数调用能力搭配外部工具与接口搭建自动化工作流实现文件读取、网络查询、数据整理等联动操作。
Google Gemma 4 系列模型 能力解析与全平台部署教程
发布时间：2026/6/14 17:54:55
满血版完整部署下载夸克网盘分享一、模型整体介绍2026 年 4 月初Google DeepMind 正式对外发布Gemma 4系列开源模型该系列与谷歌旗舰闭源模型 Gemini 共享底层技术架构模型权重完整公开。本次版本更新将授权协议更换为Apache 2.0相比前代 Gemma 3 的私有协议新协议允许开发者自由商用、二次分发大幅降低项目落地门槛。Gemma 4 一共推出四款不同规格模型分别为 E2B、E4B、26B、31B覆盖手机、边缘设备、个人电脑、工作站、服务器等全类硬件场景。其中Gemma-4-31B-it为系列旗舰指令微调版本it 即 instruction-tuned无需额外训练可直接用于对话交互也是本次重点介绍的模型。二、Gemma-4-31B 核心能力2.1 专项评测表现该模型在多项权威基准测试中成绩提升显著对比上一代 Gemma 3 提升幅度较大数学推理AIME 2026 美国数学邀请赛测试正确率达 89.2%前代 Gemma 3 27B 仅为 20.8%代码能力LiveCodeBench 测试得分提升至 80.0%Codeforces 竞赛 ELO 分值达到 2150长文本检索支持256K token超长上下文窗口多段文本检索准确率从 13.5% 提升至 66.4%长文档处理能力落地可用。2.2 多模态能力Gemma-4-31B 原生支持图像、视频输入视频最长支持 60 秒、1fps 采样规格。在 MMMU Pro 视觉评测中得分 76.9%可精准识别截图元素、输出坐标类结构化数据适配界面识别、图文解析等场景。2.3 特色功能内置思考模式全系模型搭载独立推理模块可手动开关。开启后模型会先输出内部推理过程再给出最终答案在数学运算、逻辑推导、多步骤规划类任务中效果提升明显该能力与 Gemini 同源。原生 Agent 调用模型训练阶段即集成函数调用能力支持输出标准结构化 JSON可直接联动外部工具、第三方 API无需依赖提示词模拟调用逻辑。多语言支持原生适配 140 余种语言中文日常交互、内容创作场景表现稳定。三、硬件适配标准3.1 4-bit 量化版本显存要求量化是降低模型硬件门槛的主流方案下表为四款模型经过 4-bit 量化后的显存占用与适配设备参考表格模型版本4-bit 量化显存占用适配设备类型E2B约 5GB手机、树莓派等边缘设备E4B约 6GB普通独显笔记本、Jetson 设备26B MoE约 18GB24GB 显存工作站、Apple Mac 设备31B Dense约 20GBRTX 4090、H100、大内存 Mac 设备3.2 全精度版本说明Gemma-4-31B 完整 bfloat16 权重文件约 60GB全精度加载运行需要约 90GB 显存仅适用于多卡服务器集群。普通消费级显卡建议优先使用量化版本。3.3 量化性能损耗社区实测Gemma-4-31B 采用 GGUF Q4_K_M 量化后MMLU 综合评测分数仅下降 1.5~2 个百分点日常对话、内容创作、代码编写等场景中用户几乎感知不到画质与逻辑损失。3.4 Apple Silicon 设备补充Mac 设备依托 Ollama 搭配 MLX 框架推理运行效率大幅提升。24GB 统一内存的 Mac 可流畅运行 26B MoE 版本更大内存机型可部署 31B 版本。四、主流同级别模型横向对比本次选取 Gemma 4 31B、Qwen3.5 27B、Llama 4 Scout 三款主流大模型进行综合对比。4.1 基准评测数据表格评测指标Gemma 4 31BQwen3.5 27BLlama 4 ScoutMMLU Pro85.2%86.1%偏低AIME 2026数学89.2%--GPQA Diamond84.3%85.5%-MMMU Pro视觉76.9%--LiveCodeBench80.0%--4.2 推理速度RTX 4090 Q4 量化环境Qwen3.5 27B约 35 tok/s速度最优Gemma 4 31B Dense约 25 tok/sGemma 4 26B MoE约 11 tokMoE 架构存在路由开销速度偏低4.3 上下文表现理论上 Gemma 4 31B 支持 256K token 上下文但受单卡显存限制RTX 509 实测仅可稳定加载约 20K 上下文同硬件环境下 Qwen3.5 27B 可支持 190K 上下文长文本场景优势明显。4.4 授权与硬件门槛Gemma 4、Qwen3.5均采用 Apache 2.0 协议无商用限制可自由部署、二次开发Llama 4 Scout总参数 109B最低显存要求 70GB普通个人设备无法部署且月活超过 7 亿存在使用限制输出需标注指定文案。五、多平台部署教程本文提供Ollama、llama.cpp、vLLM三种主流部署方案分别面向新手、进阶定制、服务器 API 场景。5.1 方案一Ollama 部署新手首选全平台通用Ollama 集成模型下载、本地推理、API 服务能力操作简洁Windows / Mac / Linux 均可使用。环境准备访问官网 https://ollama.com/download 下载对应系统安装包完成安装。打开终端执行ollama --version验证安装要求 Ollama 版本 ≥ 0.20.0旧版本无法兼容 Gemma 4。拉取对应模型根据自身硬件显存在终端执行对应命令bash运行# 边缘设备/低配设备E2B显存约5GB ollama pull gemma4:e2b # 独显笔记本E4显存约6GB ollama pull gemma4:e4b # 24GB显存设备/Mac26B显存约18GB ollama pull gemma4:26b # 高端消费卡/工作站31B显存约20GB ollama pull gemma4:31b说明模型文件体积较大国内网络建议使用镜像或代理加速下载。启动模型交互bash运行ollama run gemma4:31b执行后可直接在终端对话同时本地会默认开启 API 服务访问地址http://localhost:11434可对接第三方工具。 4.拓展接入可视化 WebUI如需网页交互界面可部署 Open WebUI执行以下 Docker 命令夸克网盘分享bash运行docker run -d -p 3000:80 --add-hosthost.docker.internal:host-gateway \ -v open-webui:/app/backend/data \ --name open-webui ghcr.io/open-webui:main部署完成后浏览器访问http://localhost:3000在设置中填写 Ollama 接口地址即可联动使用。5.2 方案二llama.cpp 部署进阶定制 / 纯 CPU 推理该方案支持 CPU、显卡双推理模式适合硬件性能一般、需要自定义参数的用户推荐使用 Unsloth 优化后的 GGUF 量化模型。编译项目源码bash运行# 拉取源码 git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp cd llama.cpp # 编译有NVIDIA显卡开启CU支持无显卡则改为 -DGGML_CUDAOFF cmake -B build -DGGML_CUDAON cmake --build build --config Release -j$(nproc)下载量化模型提前安装huggingface_hub工具再拉取推荐 Q4_K_XL 量化版本bash运行pip install huggingface_hub --break-system-packages huggingface-cli download unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF \ --local-dir ./gemma4-31b \ --include *UD-Q4_K_XL*选型建议追求精度可选择 Q6、Q8 量化版本。启动推理bash运行export LLAMA_CACHEunsloth/gemma-4-31B-it-GGUF ./build/bin/llama-cli \ -hf unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL \ --temp 1.0 \ --top-p 0.95 \ --top-k 64重要配置按照谷歌官方建议保持repetition penalty为默认值 1.0关闭重复惩罚避免影响输出效果。5.3 方案三vLLM 部署服务器 / 全精度 / API 服务vLLM 擅长高并发、长上下文场景适合服务器部署、对外提供标准 API 服务目前需从源码编译安装。源码安装bash运行git clone https://github.com/vllm-project/vllm cd vllm pip install -e . --break-system-packages启动 API 服务bash运行CUDA_VISIBLE_DEVICES0 vllm serve google/gemma-4-31B-it \ --host 127.0.0.1 \ --port 8000 \ --max-model-len 200000 \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --reasoning-parser gemma4 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser gemma4 \ --default-chat-template-kwargs {enable_thinking: true}接口说明服务启动后采用标准 OpenAI 接口格式访问端点为http://127.0.0.1:8000/v1可对接各类开发框架与应用。六、典型应用场景本地代码助手将模型对接 VS Code Continue、Cursor 等插件实现本地代码补全、代码解释、BUG 排查代码数据不会上传云端保障代码隐私。模型代码能力达到 Codeforces ELO 2150可满足日常开发需求。长文档处理依托超长上下文能力本地完成合同、报告、文献等长文本的信息提取、内容总结、要点梳理无需联网调用第三方接口。多语言内容创作凭借 140 余种语言支持能力实现翻译、文案改写、软文创作等工作规避云端 API 调用成本。智能 Agent 自动化利用原生函数调用能力搭配外部工具与接口搭建自动化工作流实现文件读取、网络查询、数据整理等联动操作。
