Gemma 4 26B A4B

Gemma 4 26B A4B 是 Google DeepMind Gemma 4 开源权重家族中的混合专家（MoE）型号，2026 年 4 月 2 日发布，权重自 3 月 11 日起在 Hugging Face 开放。总参数 25.2B，每 token 仅激活 3.8B，以大模型级的知识容量跑出小模型级的速度，采用 Apache 2.0 协议。

模型规格

核心特点

• MoE 速度：每 token 仅激活约 4B 参数，远快于同量级稠密模型。
• 256K 上下文：长文档与大型代码库一次装下。
• 思考模式：难题用原生推理，日常保持快速响应。
• 多模态输入：约 550M 参数视觉编码器理解图文。
• 开放可部署：Apache 2.0 免费商用；BF16 单张 80GB H100 可跑，量化版可在消费级显卡运行。

适用场景

• 本地编码助手：消费级显卡驱动 IDE 编程辅助，无需 API。
• 智能体工作流：长上下文加思考模式；Google 已接入 Android Studio 的 Agent Mode。
• 文档与图像理解：长报告、截图与图文混排分析。
• 多语言产品：支持 140+ 种语言。

价格与获取

权重基于 Apache 2.0 免费下载，Google AI Studio 可免费体验 26B MoE。除自选托管成本外无 API 费用：可在自有 GPU 自托管，或用第三方推理平台仅付算力费。

优势对比

1. 对比 Llama：Llama 同量级为稠密架构；Gemma 4 以约 4B 激活参数达到同级质量，位列 Arena AI 文本榜开源第 6。
2. 对比 Qwen：Qwen 有强大开源 MoE，但 Gemma 4 自带 Google 工具链（AI Studio、端侧 AICore、Android Studio Agent Mode）与 262K 多语言词表。
3. 生态：Gemma 累计下载超 4 亿次、社区变体超 10 万，微调与工具跟进快。

快速开始

1. 免费体验：打开 Google AI Studio 选择 26B MoE。
2. 下载权重：Hugging Face 拉取 gemma-4-26b-a4b-it（约 1010 万下载、1391 点赞）。
3. 部署：单张 80GB H100 跑 BF16，或消费级显卡跑量化版。

常见问题

可以商用吗？

可以，Apache 2.0 协议商用友好。

需要什么硬件？

BF16 单张 80GB H100；每 token 仅激活约 3.8B 参数，量化版可在消费级显卡原生运行。

排名如何？

Arena AI 文本榜开源第 6；同系列 31B 排名第 3。

替代方案

• Meta Llama 3.2 1B Instruct：小得多的端侧稠密 Llama。
• Qwen 3.8 27B：同尺寸级稠密开源竞品。
• Qwen 3.8 2.4T A95B：追求极致能力的超大规模开源 MoE。

使用技巧

1. 思考模式只在难题时开启。
2. 本地先用量化版。
3. 整个仓库或长文档直接输入，不必切分，256K 足够容纳。

总结

Gemma 4 26B A4B 集 Apache 2.0 开放权重、多模态输入、256K 上下文与 MoE 效率于一身，可在开发者自有硬件运行。想要接近前沿的质量又不想被 API 绑定，它是 Gemma 4 家族的理想起点之一。