Gemma 4 全系列模型对标指南 - 2B到31B

作者：Nokka（นก-กา）｜2026 年 7 月 12 日

本文由 AI（deepseek-v4-pro）通过 Hermes Agent 编写，并由人类——Nokka（นก-กา）负责监督和质量检查。

Google 于 2026 年 4 月发布 Gemma 4。这是一个 Open Weight Model 家族，参数规模从 2B 到 31B，采用 Apache 2.0 license，可用于商业用途。

但很多人真正关心的问题是：“每个版本实际适合做什么？”

在我看来，Gemma 4 是一个为覆盖各种 deployment scenario 而设计的模型家族：从只有 6GB RAM 的旧手机，到配备 128GB RAM 的工作站都能运行，而且已经有人将其真正用于 production。

版本	架构	Parameters	最低 RAM	目标场景
E2B	Dense	2B	6-8 GB	On-device、IoT、旧手机
E4B	Dense	4B	8-16 GB	Mobile、Laptop、local assistant
12B	Dense（Multimodal）	12B	16 GB	Laptop、multimodal、ASR、video
26B-A4B	MoE	26B（4B active）	15-24 GB	Coding agent、Claude Code backend
31B	Dense	31B	18-37 GB	Production、enterprise RAG、frontier reasoning

Gemma 4 E2B——运行在 6GB RAM 的手机上

E2B 是最小的版本，拥有 2B parameters，专为 RAM 较少的设备设计。

BSWEN [1] 在一部配备 6GB RAM 的旧 Android 手机上进行了测试：

“我在一部配备 6GB RAM 的旧 Android 手机上测试了 E2B，它运行起来没有任何问题。”

它使用 LiteRT-LM（Google AI Edge Gallery），转换为 ONNX，再通过 AICore Developer Preview 或 ML Kit GenAI Prompt API 在 Android 上运行。

Hostinger [2] 列出了 E2B 的 10 个 use case：

On-device translation——无需联网即可翻译，数据不会离开设备。

Voice assistant——E2B 支持 native audio input，可以直接听取声音并作出回答，不需要 separate encoder。

IoT devices——可运行在 Raspberry Pi 或 edge 设备上，用于处理 sensor data、检测 anomaly。

Smart home——通过 function calling 控制设备，例如开关灯光、调节温度。

MindStudio [3] 对 E2B 与 E4B 的比较：

“Gemma 4 的 E2B 和 E4B edge model 仅有 20 亿至 40 亿 parameters，却支持 native audio、vision 和 function calling。”

Gemma4 Wiki [4] 在 RTX 5090 上进行的 Benchmark：

“在 Q8 quantization 下，E2B model 的速度可以超过每秒 77 tokens（t/s）。”

Gemma 4 E4B——运行在 Laptop 和高端手机上

E4B 拥有 4B parameters，reasoning 能力比 E2B 更强，适合 laptop 和旗舰手机。

Gemma4All [5] 介绍了在 laptop 上运行的 Local coding assistant：

“在拥有 8–24 GB 内存的 laptop 上，Gemma 4 可以成为功能全面的个人 AI。你可以让 E4B 或 26B MoE 与 IDE 一同运行。它能读取你的 codebase、提供代码补全建议、解释不熟悉的 API，并编写测试——零延迟、零成本。”

Hostinger [2] 介绍了 Private enterprise RAG：

“Private enterprise RAG system 会将 Gemma 4 与搜索步骤结合起来，只检索经过批准的内部来源，包括 docs、code 和 tickets。”

可以使用 E4B 在 laptop 上运行 RAG，公司文档无须离开本机。

Auriga IT [6] 的 Production deployment guide：

“如果需要更强的 reasoning 能力，并且目标设备是高端 mobile 或 laptop 硬件，请使用 E4B。”

Gemma4 Wiki [4] 的速度 benchmark：

“虽然 E4B model 比体量更小的同门模型慢，但其 reasoning 质量有了显著提升。”

Gemma 4 12B——在 16GB Laptop 上运行的 Multimodal 模型

12B Unified 于 2026 年 6 月 3 日发布，是该家族最新的版本，具备完整的 multimodal 能力，可以在配备 16GB RAM 的 laptop 上运行。

Google Developers Blog [7] 的 Official developer guide：

“Gemma 4 12B 表现出色，具备 automatic speech recognition、agentic reasoning、diarization、video understanding、coding 等多种能力。”

ASR（Automatic Speech Recognition）——可以转录泰语语音，无须使用 separate encoder。

Video understanding——可以观看视频，并回答与视频内容有关的问题。

Agentic reasoning——可以调用 tool、制订计划并解决多步骤问题。

Ars Technica [8] 介绍了它在 16GB laptop 上的运行情况：

“只要电脑拥有 16GB system RAM 或 VRAM，这个拥有 120 亿 parameters 的模型就能运行。它的总内存占用大约只有 Gemma 4 26B MoE 的一半，而 Google 声称，新模型的能力与后者几乎相当。”

ExplainX [9] 介绍了 M5 Max 上的 Ollama 0.31 + MTP：

“Ollama 0.31 在 MLX 上为 Gemma 4 提供了 multi-token prediction（MTP）——在 Aider coding benchmark 上速度提升约 90%（M5 Max、12B nvfp4，从 50.2 提升至 95.0 tok/s）。”

Analytics Vidhya [10] 对它的定位：

“Gemma 4 12B 被定位为一款适合 laptop 的模型。与 edge model 相比，它拥有更强的 reasoning 和 multimodal 能力；与体量更大的 26B MoE model 相比，它占用的内存更少。”

Gemma 4 26B-A4B——面向 Coding Agent 的 MoE

26B-A4B 采用 Mixture-of-Experts 架构，拥有 26B total parameters，但每个 token 只会 activate 其中的 4B，因此速度更快，也更节省 RAM。

Reddit r/LocalLLaMA [11] 称它为“全能型 Local Model 的完美选择”：

“在近期发布的所有 open weight model 中，26B-A4B 版本拥有最好的 TG 和 PP 速度。通过 llama-server 在 Claude Code 中使用它时，我可以达到 40 tok/s——几乎是同级 Qwen MoE（35B-A3B）在我的 M1 Max MacBook Pro 上运行速度的两倍。”

Daniel Vaughan（Google Cloud）[12] 介绍了 Codex CLI + Gemma 4：

“一台配备 24 GB 内存的 M4 Pro MacBook Pro，也就是我每天随身携带的 laptop，通过 llama.cpp 以 Q4_K_M 运行 26B MoE 版本。”

它可以作为 Codex CLI 的 backend，让 coding agent 直接在 laptop 上运行，无须连接 API。

Verdent Guides [13] 对 Coding agent 的推荐：

“对于 coding-agent 工作，真正值得考虑的是 26B MoE 和 31B Dense——它们拥有足够的能力，可以处理严肃的 agentic 工作。”

KDnuggets [14] 介绍了 Claude Code + Ollama + Gemma 4 的完整技术栈：

“本文搭建了完整的技术栈：由 Ollama 在本地提供 Gemma 4 服务；使用 Modelfile 防止 agentic session 中出现 context window failure；再通过 settings.json 将 Claude Code 连接到本地 endpoint。”

Gemma 4 31B——面向 Production 的 Dense 模型

31B 是该家族中最大的版本，采用 Dense architecture，也是整个家族中最聪明的模型，适用于需要较强 reasoning 能力的任务。

Reddit r/LocalLLaMA [15] 表示，它通过了 8 项 production test 中的 7 项：

“Gemma 4 31B 通过了 8 项真实 production test 中的 7 项，其中甚至包括我专门设计来让它失败的测试。我认为我们已经非常接近目标了——模型质量正在迅速提升，而 Gemma 4 是第一个让我真正考虑将其用于简单到中等难度 production 任务的 open-weight model。”

Bug diagnosis——✅ 通过

SQL query generation——✅ 通过

API documentation——✅ 通过

Test case generation——✅ 通过

Refactoring suggestion——✅ 通过

Error message explanation——✅ 通过

Complex multi-step reasoning——❌ 未通过（但 26B MoE 同样未通过）

Hostinger [2] 介绍了 Enterprise RAG synthesis：

“31B 在 MMLU Pro 上取得了 85.2% 的成绩，在 AIME 2026 上取得了 89.2% 的成绩，并在 Arena AI leaderboard 上排名第三——这是可以 self-hosted 的 frontier-grade reasoning 模型。”

Eden AI [16] 认为它适合追求成本效益的大规模应用：

“Gemma 4 是 2026 年最具成本效益的 open-weight model 之一，因此非常适合大规模应用——在这些场景中，不可能为每一次请求都使用昂贵的 hosted model。”

ExplainX [9] 介绍了 Cerebras Inference：

“Gemma 4 31B 现在可以在 Cerebras Inference 上以 1,851 TPS 的速度运行——这是第一个达到 wafer-scale 速度的 multimodal model，拥有 Haiku 4.5 级别的智能，并采用 Apache 2.0。”

汇总表——谁在用哪个版本做什么

版本	Use Case	使用者	平台
E2B	On-device translation、voice assistant、IoT、smart home	BSWEN、Hostinger、MindStudio	Android（LiteRT-LM）、Raspberry Pi
E4B	Local coding assistant、private RAG、laptop AI	Gemma4All、Hostinger、Auriga IT	Laptop 8-24GB、Ollama、llama.cpp
12B	ASR、video understanding、agentic reasoning、multimodal	Google、Ars Technica、ExplainX	Laptop 16GB、Ollama MLX、M5 Max
26B-A4B	Coding agent、Claude Code backend、Codex CLI	Reddit、Daniel Vaughan、KDnuggets	M1/M4 MacBook、24GB、llama.cpp
31B	Production tests、enterprise RAG、frontier reasoning	Reddit、Hostinger、Eden AI、ExplainX	Workstation 37GB+、Cerebras、vLLM

选择之前需要了解的事项

E2B/E4B——不适合 coding agent，其 reasoning 能力不足以处理复杂任务，但非常适合强调速度和 privacy 的 on-device AI。

12B——适合 laptop 的 sweet spot，具备完整的 multimodal 能力，只需要 16GB RAM；在 M5 Max 上启用 MTP 后，速度甚至比 26B MoE 更快。

26B-A4B——面向 coding agent 的最快选择，在 M1 Max 上可达到 40 tok/s，速度几乎是 Qwen 35B-A3B 的两倍。

31B——适合严肃的 production 场景，通过了 8 项 production test 中的 7 项，但需要 18-37GB RAM。

所有版本均采用 Apache 2.0，可用于商业用途，没有限制。

[1] BSWEN——《Gemma 4 Model 名称是什么意思？E2B、E4B、26B-A4B、31B 详解》——docs.bswen.com——2026 年 4 月

[2] Hostinger——《Gemma 4 use case：2026 年的 10 个实例》——hostinger.com——2026 年 6 月 9 日

[3] MindStudio——《Gemma 4 E2B 与 E4B：可在手机上运行 Audio 和 Vision 的 Edge Model》——mindstudio.ai——2026 年 4 月 9 日

[4] Gemma4 Wiki——《Gemma 4 Benchmark：2026 年终极 Local AI 性能指南》——gemma4.wiki——2026 年 4 月 9 日

[5] Gemma4All——《Gemma 4 能做什么？功能、能力与真实 Use Case》——gemma4all.com——2026 年 4 月 7 日

[6] Auriga IT——《Google Gemma 4：规格、Benchmark、Model 规模及本地运行方法（2026 指南）》——aurigait.com——2026 年 4 月 3 日

[7] Google Developers Blog——《Gemma 4 12B：Developer Guide》——developers.googleblog.com——2026 年 6 月 3 日

[8] Ars Technica——《Google 新推出的 Gemma 4 12B Model，可在任何配备 16GB RAM 的 Laptop 上运行》——arstechnica.com——2026 年 6 月 5 日

[9] ExplainX——《Gemma 4 12B：2026 年 Multimodal Local AI 指南》——explainx.ai——2026 年 7 月

[10] Analytics Vidhya——《Gemma 4 12B：Google 的 Open-Source Multimodal AI 详解》——analyticsvidhya.com——2026 年 6 月 5 日

[11] Reddit r/LocalLLaMA——《Gemma 4 26B 是完美的全能型 Local Model》——reddit.com——2026 年 4 月 5 日

[12] Daniel Vaughan（Google Cloud）——《我在 Codex CLI 中将 Gemma 4 作为 Local Model 运行》——Medium——2026 年 4 月 13 日

[13] Verdent Guides——《面向 Coding Agent 的 Gemma 4：开发者需要了解什么》——verdent.ai——2026 年 6 月 10 日

[14] KDnuggets——《低成本 Local Agentic Programming：Claude Code + Ollama + Gemma4》——kdnuggets.com——2026 年 6 月 10 日

[15] Reddit r/LocalLLaMA——《Gemma 4 31B 通过了 8 项真实 Production Test 中的 7 项》——reddit.com——2026 年 4 月 14 日

[16] Eden AI——《什么是 Gemma 4？功能、Use Case 以及适用时机（2026 指南）》——edenai.co——2026 年 6 月

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