Gemma 4 模型对比：31B vs 26B A4B vs E4B vs E2B

Gemma 4 比很多模型发布更容易评估，因为它从一开始就是一个家族，而不是试图用单一模型覆盖所有设备和场景。

如果你只想先看结论：

• 想要 质量优先，优先看 31B。
• 想要 高端但更强调效率，优先看 26B A4B。
• 想要 本地先跑起来而且还算均衡，优先看 E4B。
• 想要 最低门槛入门，优先看 E2B。

官方 Gemma 4 家族速览

根据我们整理的官方资料，Gemma 4 家族可以先这样理解：

模型	架构	有效或激活参数	Context window	输入模态	约 Q4 内存需求
Gemma 4 E2B	Dense，偏端侧	2.3B effective	128K	文本、图片、音频	3.2 GB
Gemma 4 E4B	Dense，偏端侧	4.5B effective	128K	文本、图片、音频	5.0 GB
Gemma 4 26B A4B	MoE	3.8B active	256K	文本、图片	15.6 GB
Gemma 4 31B	Dense	30.7B active	256K	文本、图片	17.4 GB

这里最重要的两个事实是：

• 大版本拥有 256K context。
• 小版本拥有原生音频输入。

每个 Gemma 4 版本分别适合什么

Gemma 4 31B

如果你的问题是“我想要 Gemma 4 里最强的版本”，31B 几乎就是最直接的答案。

它是家族里偏 Dense、质量优先 的版本，通常意味着：

• 推理和复杂提示词更有余量
• 长上下文任务更有竞争力
• 更适合和其他高端开放模型做正面对比

代价也很明确：你需要更大的硬件预算。

Gemma 4 26B A4B

26B A4B 最值得关注的地方，不是总参数本身，而是它的 MoE 结构。

也就是说，真正推理时的激活参数更低，所以它特别适合那些不想一上来就上最重 Dense 模型、但又希望保持较强能力的人。

适合它的场景通常是：

• 你想用 Gemma 4 的高端版本
• 你很在意吞吐和效率
• 你希望在质量和成本之间找更现实的平衡

Gemma 4 E4B

对很多本地用户来说，E4B 会是最均衡的起点。

它比最小版本更有余量，但硬件要求又还没有高到让人直接放弃。再加上它保留了 128K context，并且支持图片和音频输入，所以它很适合作为“先熟悉 Gemma 4 家族”的第一个正式入口。

适合它的场景：

• 想找一个靠谱的本地起步版本
• 想在轻量硬件上体验多模态
• 比起榜单，更在意真实迭代效率

Gemma 4 E2B

E2B 是家族里最容易进入的一扇门。

它不是用来赢所有 benchmark 争论的版本，而是用来让你以最低门槛进入 Gemma 4 家族，适合做实验、端侧尝试，或者先把提示词思路跑通。

适合它的场景：

• 你要最低的内存门槛
• 你想先测提示词，再决定是否升级
• 你更在意先跑起来，而不是最大质量

硬件会如何改变你的选择

如果真正的限制来自机器，那就应该先看硬件，再看榜单。

可以用下面这个非常实用的思路：

• 8 GB 有效余量以下：从 E2B 开始最稳。
• 8 GB 到 12 GB 左右：E4B 会开始变得更现实。
• 16 GB 级别机器：26B A4B 开始可以纳入讨论，但仍然要保守看待。
• 17 GB 以上且有足够余量：31B 才更像“质量优先”的真正候选。

这些不是保证值，而是基于官方近似内存表做的规划建议。真实表现仍然取决于运行时、量化格式、context 长度，以及你的机器同时还在跑什么。

如果你想直接看完整表，可以继续读 Gemma 4 硬件要求。

大多数人应该从哪个版本开始？

如果你只要一个快速建议：

1. 本地试水优先，从 E4B 开始。
2. 如果确认 Gemma 4 值得投入，再看 26B A4B。
3. 如果你一开始就知道自己只看质量，那就直接考虑 31B。
4. 如果你要极低门槛，则把 E2B 当成起点或兜底版本。

最简单的选型规则

• 想要最好质量，选 31B。
• 想要高端效率平衡，选 26B A4B。
• 想要最均衡的轻量起点，选 E4B。
• 想要最低门槛，选 E2B。

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