4月3日凌晨，谷歌DeepMind悄然推出一枚全新一代开源大模型Gema 4正式发布，向全球开发者开放。这是自2023年3月以来的重大迭代。
本次发布的Gema 4包含四个不同规格的版本：E2B（有效20亿参数）、E4B（有效40亿参数）、26B混合专家模型以及3B稠密模型，覆盖从手机、树莓派到工作站和服务器的全景部署需求。谷歌CEO DeMisi Hasa在社交平台上以四颗钻石emoji暗示此次发布，并表示：“这是全球同等规模下最好的开源模型。”
Apache 2.0协议：一次诚意释放。Gema 4最值得关注的变化并非参数或性能，而是它的开源协议。此前Gema系列采用谷歌自有的定制化条款，开发者抱怨了一整年；而新版模型可以使用，但用途受限，再分发受限，修改后也不能随便传播，充其量只能算“开放模型”，远达不到真正的“开源标准”。相比之下，Gema 4直接换成了Apache 2.0协议，这是业界最宽松、最成熟的开源协议之一，与Qwen、Mistral等主流开源模型采用相同的授权条款。没有使用限制条款，没有“禁止危害用途”等需要法律团队逐条解释的灰色地带，对再分发和商业部署没有任何限制。
这一转变意味着，企业和个人开发者现在可以无门槛自由修改、分发和商业化使用Gema 4，无需担心谷歌中途收回授权。对于此前因许可证问题转向Mistral或Qwen的团队而言，这个堵点终于被消除了。
参数效率的颠覆性突破。如果说许可证转向是态度上的诚意，那么性能表现则是技术上的硬实力。Gema 4 3B Dense版本在AI文本开源排行榜中冲到了全球第三，Elo评分145，仅次于GLM-5和Kimi 2.5。排在前面的两位，参数分别是它的20倍和30倍。换句话说，谷歌用三十分之一的体量打出了同等水平的成绩，参数效率这个词被重新定义。
26B MoE版本同样表现亮眼：260亿总参数，推理时仅激活38亿，Elo达到144，位列开源榜单第六。这意味着在手机上跑一个小模型，得到的响应质量可以堪比一年前千亿级参数的云端模型。
具体数据更为直观。相比上一代Gema 3 27B，Gema 4 3B在学推理基准AIMEM 20 26上从20.8%跳升至89.2%；代码能力基准LiveCodeBench v6从29.1%涨到80.0%，Codeforces编程竞赛ELO评分从110拉到215，相当于人类编程竞赛“紫名”的水平。衡量量智能体工具的能力的tau-2-bench从6.6%大幅跃升至86.4%。在研究生级QA GPQA Diamond测试中，得分从4.2%升至84.3%，几乎翻倍。
多模态能力同步补齐。所有版本均支持图像和视频输入，小模型版本额外搭载了音频编码器，支持语音识别与翻译。在Gema MU Pro多模态推理测试中，3B版本达到76.9%，大幅领先前代的49.7%。上下文短板也被补齐，Gema RC v2 128K测试从13.5%跃升至66.4%。此外，Gema 4原生支持超过140种语言，多语言基准MLU达88.4%。
值得注意的是，26B MoE与3B在大部分指标上只差2到5个百分点，但推理速度快得多。对于延迟敏感的应用场景，26B MoE的性价比更高。
从口袋到心的全场景覆盖。Gema 4的硬件适配范围堪称全面。3B Dense追求极致原始性能，未量化的bfloat16权重可放入单张80GB NVIDIA H100显卡运行，量化版本在消费级显卡上也能跑。26B MoE侧重低延迟，推理时仅激活38亿参数，速度极快，适合实时语音助手、自动化操作等需要快速响应的场景。
端侧的E2B和E4B则与谷歌Pixel、高通、联发科联合优化，可在手机、树莓派、NVIDIA Jetson Orin Nano上完全离线运行，延迟接近于零。E2B在部分设备上的内存占用可压至1.5GB以下，使得真正的端侧AI部署成为现实。
此外，Gema 4全系列内置可开关的“思考模式”，模型在输出答案前会先进行内部推理，极大提升了多步骤规划类任务的准确性。原生支持函数调用和结构化JSON输出，谷歌还同步发布了开源Agent开发工具包（ADK），让端侧模型也能变身“智能体”。
开源赛道迎来变局。自2024年2月Gema首次发布以来，开发者已下载Gema系列超过4亿次，构建了拥有超过10万个变体的生态系统。在上一代Gema 3发布后一年的里，国内开源模型如DeepSeek、Qwen、GLM等迭代了多轮，谷歌在开源领域的存在感一度被削弱。此次Gema 4的发布，不仅是技术上的代际飞跃，更是开源赛道的一次权力重组。
Gema 4现已可在多个平台免费使用。对于全球数百万开发者而言，一个真正开源、性能顶尖且能在本地自由运行的AI模型，正从云端落入每个人的口袋里。