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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：

1. 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%；
2. 代码能力：LiveCodeBench 测试得分提升至 80.0%，Codeforces 竞赛 ELO 分值达到 2150；
3. 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

1. 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。
2. 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。
3. 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 18GB	24GB 显存工作站、Apple Mac 设备
31B Dense	约 20GB	RTX 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 31B	Qwen3.5 27B	Llama 4 Scout
MMLU Pro	85.2%	86.1%	偏低
AIME 2026（数学）	89.2%	-	-
GPQA Diamond	84.3%	85.5%	-
MMMU Pro（视觉）	76.9%	-	-
LiveCodeBench	80.0%	-	-

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/s
• Gemma 4 26B MoE：约 11 tok（MoE 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

1. 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；
2. 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。

1. 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。
2. 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/Mac（26B，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。

1. 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-host=host.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。

1. 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_CUDA=OFF
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
cmake --build build --config Release -j$(nproc)

1. 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。

1. 启动推理

bash

运行

export LLAMA_CACHE="unsloth/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。

1. 源码安装

bash

运行

git clone https://github.com/vllm-project/vllm
cd vllm
pip install -e . --break-system-packages

1. 启动 API 服务

bash

运行

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 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}'

1. 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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。