DataLearner 标志DataLearnerAI
最新AI资讯
大模型评测
大模型列表
大模型对比
资源中心
工具
语言中文

加载中...

DataLearner 标志DataLearner AI

专注大模型评测、数据资源与实践教学的知识平台,持续更新可落地的 AI 能力图谱。

产品

  • 评测榜单
  • 模型对比
  • 数据资源

资源

  • 部署教程
  • 原创内容
  • 工具导航

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner 持续整合行业数据与案例,为科研、企业与开发者提供可靠的大模型情报与实践指南。

隐私政策服务条款
页面导航
目录
大模型列表Gemma 4 E4B
GE

Gemma 4 E4B

Google Gemma 4 E4B

发布时间: 2026-04-02119
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
80.0亿
上下文长度
128K
中文支持
支持
推理能力

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Gemma 4 E4B

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
128K tokens
最大输出长度
8192 tokens
模型类型
推理大模型
发布时间
2026-04-02
模型文件大小
15GB
MoE架构
是
总参数 / 激活参数
80.0 亿 / 45 亿
知识截止
暂无数据
Gemma 4 E4B

开源和体验地址

代码开源状态
Apache 2.0
预训练权重开源
Apache 2.0- 免费商用授权
GitHub 源码
https://github.com/google/gemma
Hugging Face
https://huggingface.co/google/gemma-4-e4b
在线体验
暂无在线体验地址
Gemma 4 E4B

官方介绍与博客

官方论文
Welcome Gemma 4: Frontier multimodal intelligence on device
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Gemma 4 E4B

API接口信息

接口速度
4/5
暂无公开的 API 定价信息。
Gemma 4 E4B

评测结果

当前尚无可展示的评测数据。
Gemma 4 E4B

发布机构

Google Deep Mind
Google Deep Mind
查看发布机构详情
Google Gemma 4 E4B

模型解读

Google Gemma 4 模型概览

2026年4月2日,Google DeepMind 正式推出了基于 Apache 2.0 协议开源的 Gemma 4 系列模型。E4B 是该系列中面向移动与边缘设备的高阶版本,旨在端侧提供更强大的多步推理与复杂任务处理能力,同时保持出色的便携性与离线可用性。

架构设计与硬件规格

  • 参数规模:总体参数量为 80 亿(包含嵌入),有效激活参数量为 45 亿。
  • 上下文窗口:支持 128K 上下文。
  • 架构升级:采用双 RoPE 配置及共享 KV 缓存技术,即使在更深的网络层级上也能有效维持轻量级显存占用。

多模态处理与核心能力

相比 E2B,E4B 版本在维持相同多模态输入架构的前提下,知识容量和推理精度大幅提升:

  • 多模态理解:原生支持文本、图像与音频输入,提供卓越的目标检测、自然环境图表解析及跨语种音频翻译能力。
  • 强化思考与工具调用:完美兼容官方的“思考模式”(Thinking Mode)。E4B 可以被本地代理网络调用,在处理工具使用(Tool Use)、函数调用及高级 JSON 结构化数据输出时,其逻辑连贯性显著优于前代。

设备部署与推荐场景

  • 适用场景:适合部署在具有一定计算能力的高端 Android 设备、个人笔记本电脑(如搭配 NVIDIA RTX 系列 GPU)或本地物联网网关,用于处理隐私敏感型应用场景。
  • 已知局限:满血版推理在本地需要约 15GB 内存,内存较小的移动设备建议使用量化版本进行部署。

DataLearner 官方微信

欢迎关注 DataLearner 官方微信,获得最新 AI 技术推送

DataLearner 官方微信二维码