Google Gemma 4 開源模型完整解析：31B 參數打贏 400B 對手，AIME 數學從 20% 飆到 89%，Apache 2.0 免費商用 | Google Gemma 4 Open Model Explained: 31B Params Beat 400B Rivals, AIME Math Jumps From 20% to 89%, Free Apache 2.0

By Kit 小克 | AI Tool Observer | 2026-04-15

🇹🇼 Google Gemma 4 開源模型完整解析：31B 參數打贏 400B 對手，AIME 數學從 20% 飆到 89%，Apache 2.0 免費商用

Google Gemma 4 是 Google 在 2026 年 4 月 2 日發布的最新開源模型家族，基於 Gemini 3 同級技術打造，卻用 31B 參數就打贏了許多 400B 以上的閉源模型。更重要的是，它採用 Apache 2.0 授權，商用完全免費，這對開發者和企業來說是個大消息。

Google Gemma 4 有哪些型號？

Gemma 4 推出四個版本，針對不同部署場景設計，從手機到雲端都能跑：

• E2B（Effective 2B）：超輕量，能跑在 Raspberry Pi 和手機上
• E4B（Effective 4B）：手機和邊緣裝置最佳選擇
• 26B MoE：混合專家架構，用更少的算力達到更高效能
• 31B Dense：旗艦版，跑分全面碾壓同級開源模型

Gemma 4 跑分有多強？和 Gemma 3 比差多少？

Gemma 4 31B Dense 的進步幅度誇張到不像同一個模型系列：

• AIME 2026 數學：20.8% → 89.2%（提升超過 4 倍）
• LiveCodeBench v6 程式碼：29.1% → 80.0%（接近 3 倍）
• GPQA Diamond 研究所推理：42.4% → 84.3%（翻倍）
• MMLU Pro 通識：85.2%
• MMMU Pro 視覺推理：76.9%

在開源模型排行榜上，Gemma 4 31B 排名第 3，26B MoE 排名第 6，兩個都打贏了參數量大 20 倍的模型。

Gemma 4 和 Llama 4、GPT-4o 比起來怎樣？

Gemma 4 31B 在多項指標上超過 Llama 4：AIME 數學 89.2% vs 88.3%、LiveCodeBench 80.0% vs 77.1%、GPQA Diamond 84.3% vs 82.3%。和 GPT-4o 相比，GPQA Diamond 差距只有 4-6 個百分點，但 Gemma 4 是完全免費開源的。

Gemma 4 有哪些新功能？

除了跑分大躍進，Gemma 4 還帶來了幾個實用功能：

• 256K 上下文視窗：一次讀入整本書的內容量
• 原生多模態：直接處理文字、圖片、音訊，不需要額外模型
• 140+ 語言：多語言支援大幅擴展
• Agentic 工作流：專為 AI Agent 場景優化，τ2-bench 拿到 86.4%

開發者為什麼該關注 Gemma 4？

Apache 2.0 授權代表你可以自由修改、商用、甚至重新發布，不用付任何費用。對於想在自己的產品中嵌入 AI 但不想被 API 綁架的開發者來說，Gemma 4 提供了真正可用的選擇。E2B 版本甚至能跑在 Raspberry Pi 上，邊緣 AI 部署的門檻從來沒這麼低過。

不過要注意，雖然跑分很漂亮，但實際應用的表現還是得自己測。開源模型的優勢在於你可以完全控制——好不好用，試了才知道。

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🇺🇸 Google Gemma 4 Open Model Explained: 31B Params Beat 400B Rivals, AIME Math Jumps From 20% to 89%, Free Apache 2.0

Google Gemma 4, released on April 2, 2026, is Google's latest open model family built on the same technology as Gemini 3. The flagship 31B Dense model punches well above its weight, beating many 400B+ closed-source rivals on key benchmarks — all under the Apache 2.0 license for completely free commercial use.

What Are the Gemma 4 Model Variants?

Gemma 4 ships in four sizes designed for different deployment scenarios, from smartphones to cloud data centers:

• E2B (Effective 2B): Ultra-lightweight, runs on Raspberry Pi and mobile devices
• E4B (Effective 4B): Optimized for phones and edge devices
• 26B MoE: Mixture of Experts architecture for better efficiency
• 31B Dense: Flagship model with top-tier benchmark performance

How Does Gemma 4 Perform Compared to Gemma 3?

The generational leap from Gemma 3 to Gemma 4 is staggering:

• AIME 2026 Math: 20.8% → 89.2% (over 4x improvement)
• LiveCodeBench v6 Coding: 29.1% → 80.0% (nearly 3x)
• GPQA Diamond Graduate Reasoning: 42.4% → 84.3% (doubled)
• MMLU Pro General Knowledge: 85.2%
• MMMU Pro Vision: 76.9%

On the Arena AI text leaderboard, Gemma 4 31B ranks #3 and the 26B MoE ranks #6 among all open models — both outperforming models with 20x more parameters.

How Does Gemma 4 Compare to Llama 4 and GPT-4o?

Gemma 4 31B edges out Llama 4 across multiple benchmarks: AIME Math 89.2% vs 88.3%, LiveCodeBench 80.0% vs 77.1%, and GPQA Diamond 84.3% vs 82.3%. Against GPT-4o, the gap on GPQA Diamond is only 4-6 percentage points — remarkable for a fully free, open-source model.

What New Features Does Gemma 4 Bring?

Beyond raw performance, Gemma 4 introduces several practical capabilities:

• 256K context window: Process an entire book in a single pass
• Native multimodal: Text, image, and audio processing built-in
• 140+ languages: Massively expanded multilingual support
• Agentic workflows: Optimized for AI agent tasks, scoring 86.4% on τ2-bench

Why Should Developers Care About Gemma 4?

The Apache 2.0 license means you can modify, commercialize, and redistribute freely with zero cost. For developers who want embedded AI without API lock-in, Gemma 4 offers a genuinely viable option. The E2B variant even runs on a Raspberry Pi, making edge AI deployment more accessible than ever.

That said, benchmarks don't always tell the full story — real-world performance in your specific use case still needs testing. The advantage of open-source is total control over the model.

Sources / 資料來源

• Google Blog: Gemma 4 — Byte for byte, the most capable open models
• Google DeepMind: Gemma 4 Model Card
• Tech Insider: Gemma 4 — How a 31B Model Beats 400B Rivals

常見問題 FAQ

Google Gemma 4 是什麼？

Gemma 4 是 Google 在 2026 年 4 月發布的開源 AI 模型家族，基於 Gemini 3 技術，提供 E2B、E4B、26B MoE、31B Dense 四個版本，採用 Apache 2.0 授權免費商用。

Gemma 4 跑分有多強？

旗艦 31B Dense 在 AIME 2026 數學拿到 89.2%、LiveCodeBench 程式碼 80.0%、GPQA Diamond 推理 84.3%，比 Gemma 3 提升 2-4 倍。

Gemma 4 和 Llama 4 哪個好？

Gemma 4 31B 在 AIME 數學（89.2% vs 88.3%）、LiveCodeBench（80.0% vs 77.1%）、GPQA Diamond（84.3% vs 82.3%）都小幅領先 Llama 4。

Gemma 4 可以商用嗎？

可以。Gemma 4 採用 Apache 2.0 授權，允許自由修改、商用和重新發布，完全免費。

Gemma 4 最小的模型可以跑在哪裡？

Gemma 4 E2B（Effective 2B）可以跑在 Raspberry Pi 和手機等邊緣裝置上，是目前門檻最低的高品質開源模型之一。

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