Gemma 4 模型全家桶对比：31B、26B A4B、E4B、E2B 中文详解

2026年4月3日，Google 发布了 Gemma 4，但它不是一个模型，而是四个同宗不同命的模型。每个版本在显存、速度、多模态支持、推理能力等方面各有取舍。选错了，可能就是白下几十GB，或者你的硬件明明能跑更强的模型却被性能拖后腿。

本指南将彻底解读 Gemma 4 的命名体系，详细对比四大模型的真实差异，帮你在下载权重前做出明智选择。

命名到底什么意思？

Gemma 4 的命名第一次看几乎没人不懵。下面是每个前缀和后缀的真正含义：

E2B / E4B —— “有效参数”，为边缘设备打造

E 代表 有效参数（Effective Parameters）。E2B 推理时有效参数为 23 亿，总参数 51 亿。E4B 同理。之所以有差距，是因为 Google 用了 Per-Layer Embeddings（PLE）技术：每层解码器有独立的小型嵌入表，推理时只消耗少量算力，但模型表现力远超参数表面数字。结果就是，模型体积适合手机/笔记本，但推理能力远超同级。

26B A4B —— “活跃参数”，MoE 架构

A 代表 活跃参数（Active Parameters）。26B A4B 是 MoE（专家混合）模型，总参数 252 亿，但每步推理只激活 3.8 亿。Google 用了 128 个小专家，每步激活 8 个+1个常驻专家。实际推理速度接近 4B 密集模型，但效果接近 31B。26B 代表存储需求，A4B 代表推理算力消耗。

31B —— 纯密集，无花活

每个参数每步都参与推理，算力消耗最大，但效果天花板最高，也是微调的最佳基座。

四大模型一览

	E2B	E4B	26B A4B	31B
架构	密集（Edge）	密集（Edge）	MoE	密集
有效/活跃参数	~23亿	~40亿	~3.8亿活跃	30.7亿
总参数	51亿	~90亿	252亿	30.7亿
上下文窗口	128K	128K	256K	256K
音频输入	✅	✅	❌	❌
图像/视频输入	✅	✅	✅	✅
目标硬件	手机/IoT	笔记本	消费级GPU	H100/高端GPU
显存需求（4bit量化）	~5GB	~8GB	~18GB	~20GB
显存需求（8/16bit）	~15GB	—	~28GB	~34GB
LMArena Elo（文本）	—	—	1441	1452
Open model rank	—	—	#6	#3

显存数据来自 Unsloth 部署指南，实际消耗会因上下文长度、量化方式、系统开销略有浮动。

基准分数

以下分数均来自 Google 官方 model card 及指令微调版。AIME 2026、LiveCodeBench v6、MMLU Pro 均为新一代基准，不能直接与 Gemma 3 横向对比。

31B 密集

基准	分数
AIME 2026（数学）	89.2%
LiveCodeBench v6（代码）	80.0%
GPQA Diamond（科学推理）	84.3%
MMLU Pro（知识）	85.2%
MMMU Pro（视觉）	76.9%
MATH-Vision	85.6%
Codeforces ELO	2150
多针检索（长上下文）	66.4%

Gemma 3 27B 仅 20.8%（AIME）/29.1%（LiveCodeBench），Gemma 4 属于代际飞跃。

26B A4B（MoE）

基准	分数
AIME 2026	88.3%
LiveCodeBench v6	77.1%
GPQA Diamond	82.3%
MMLU Pro	82.6%

26B A4B 只激活 3.8 亿参数，效果达 31B 的 97%，LMArena Elo 1441 vs 1452，实际体验差距极小。

E4B

基准	分数
AIME 2026	42.5%
LiveCodeBench v6	52.0%
MMLU Pro	69.4%
MMMU Pro（视觉）	52.6%

能在 T4 GPU 或 MacBook Air 跑，推理能力虽不及高端型号，但 OCR、图像理解、代码辅助等场景表现优异。

E2B

基准	分数
AIME 2026	37.5%
LiveCodeBench v6	44.0%
MMLU Pro	60.0%
MMMU Pro（视觉）	44.2%

E2B 可在树莓派5等极端低配设备运行，Google 实测 LiteRT-LM 跑 E2B，解码速度约 7.6 token/s，虽慢但能用。

关键差异

音频输入不是全家桶标配

只有 E2B 和 E4B 支持音频输入（语音识别/音频转文本），单段最长 30 秒。26B A4B 和 31B 完全不支持音频。

上下文长度分两档

E2B/E4B 最多 128K token，26B A4B/31B 可达 256K。Gemma 4 的 256K 是真能用的长上下文，检索能力大幅提升。

MoE vs 密集 = 速度与微调权衡

26B A4B 推理速度接近 4B 密集模型，非常适合需要大量生成的场景。31B 虽慢但行为更稳定，微调更友好。

视频支持有硬性上限

四款模型都能处理视频，但仅支持 1fps、最长 60 秒，适合短片、UI录屏、Demo总结，不适合长视频分析。

训练数据截止到 2025年1月

Gemma 4 训练集截止 2025年1月，256K 上下文无法弥补知识盲区，需结合检索增强或工具调用。

硬件需求

以下为量化推理下的近似需求，"总内存"指 RAM+VRAM（统一内存架构如苹果），或独立显卡 VRAM。

模型	4bit量化	8bit量化	未量化（BF16）
E2B	~5GB	~15GB	—
E4B	~8GB	—	—
26B A4B	~18GB	~28GB	—
31B	~20GB	~34GB	~80GB（H100）

实用建议：

手机/树莓派 — E2B（LiteRT-LM/AI Edge Gallery）
MacBook Air（8GB统一内存） — E4B 4bit
16GB 笔记本/台式机 — 26B A4B 4bit
RTX 3090/4090（24GB VRAM） — 26B A4B 256K全速，31B 4bit可用
NVIDIA H100（80GB） — 31B BF16
NVIDIA DGX Spark（128GB统一） — 31B BF16

注意：26B A4B 虽然推理只激活 3.8 亿参数，但 252 亿参数加载时都要进内存，硬件预算要按总参数算。

选哪个模型？

选 E2B： 手机端、IoT、极低内存、需要音频输入。
选 E4B： 8–16GB 笔记本/中端GPU，音频输入+更强推理。
选 26B A4B： 16–24GB 显存，追求速度+高质量，适合本地 Agent、代码助手、文档处理。
选 31B： 追求极致质量/微调/高端硬件，不要盲目迷信参数，26B A4B 已足够大多数场景。

获取方式

Google AI Studio — 31B/26B A4B 在线体验
Google AI Edge Gallery — E4B/E2B 移动端优化
Hugging Face — 四款模型权重全都有
Ollama — ollama run gemma4:e4b、gemma4:26b 等
LM Studio — 26B/31B 图形界面本地部署
llama.cpp — 跨平台 CPU/GPU
MLX — 苹果芯片优化

全部权重 Apache 2.0 许可，无月活限制，商用无门槛。

常见问题

Q：Gemma 4 26B A4B 的“A4B”啥意思？ A：A 代表活跃参数，26B A4B 是 MoE 架构，总参数 252 亿，推理只激活 3.8 亿，算力消耗接近 4B，效果接近 26B。

Q：E2B/E4B 又是啥？ A：E 代表有效参数，采用 PLE 技术，总参数远大于表面数字，但推理消耗与“E”数字一致。E2B 跑起来就是 2B 级别。

Q：Gemma 4 支持音频吗？ A：只有 E2B/E4B 支持音频输入（语音识别/音频转文本），最长 30 秒。26B A4B/31B 不支持音频。

Q：Gemma 4 31B 需要多少显存？ A：4bit 约 20GB，8bit 约 34GB，BF16 需单卡 80GB H100。大多数本地用户建议 4bit+24GB 显存。

Q：E2B 和 E4B 区别？ A：都是边缘模型，128K 上下文，E4B 推理能力更强（MMLU Pro 69.4% vs 60.0%），但显存需求也更高（8GB vs 5GB）。能上 E4B 就别选 E2B。

Q：16GB 笔记本能跑 26B A4B 吗？ A：4bit 约 18GB，16GB+独显共享内存可勉强，苹果 24GB 统一内存无压力。

Q：Gemma 4 比 Gemma 3 强多少？ A：AIME 2026 数学从 20.8%（Gemma 3 27B）飙到 89.2%（Gemma 4 31B），LiveCodeBench 从 29.1% 到 80.0%，长上下文检索从 13.5% 到 66.4%，属于代际飞跃。