Gemma 4 — это семейство open-weight моделей Google DeepMind, выпущенное
2 апреля 2026 года. Линейка ориентирована на задачи генерации текста, программирования, reasoning, мультимодального анализа, локального запуска и построения AI-агентов.

Главная идея Gemma 4 — дать разработчикам модель, которую можно использовать не только через облачный API, но и запускать прямо там, где находятся данные:

• на сервере — корпоративный сервер, GPU-сервер, private cloud;
• на рабочей станции — ПК с NVIDIA GPU, Mac Studio, Linux workstation;
• на ноутбуке — MacBook, Windows-ноутбук, Linux-ноутбук;
• на мобильном устройстве — Iphone, Android, IPad, планшеты, складское устройство;
• в edge-инфраструктуре — умная камера, промышленный контроллер, POS-терминал, IoT-шлюз.

Это важный сдвиг. Рынок AI постепенно уходит от модели, где весь интеллект находится только в закрытом облаке. Всё больше компаний хотят контролировать:

• где выполняется модель;
• какие данные попадают в inference;
• сколько стоит каждый запрос;
• можно ли дообучить модель под свою задачу;
• можно ли встроить AI в продукт без полной зависимости от внешнего API.

Gemma 4 как раз отвечает на этот запрос.

Ключевые особенности Gemma 4

• Open-weight подход — модель можно скачать, запустить у себя и дообучить под свои задачи.
• 4 размера в семействе — E2B, E4B, 26B A4B и 31B.
• Reasoning-режим — модели рассчитаны на многошаговое рассуждение.
• Мультимодальность — поддержка текста, изображений и видео; малые версии E2B и E4B дополнительно поддерживают аудио.
• Длинный контекст — в модель можно передать большой объём информации за один запрос: длинный документ, несколько файлов проекта, историю переписки, техническое ТЗ или куски кодовой базы; у E2B и E4B лимит до 128K токенов, у 26B A4B и 31B — до 256K токенов.
• Агентные сценарии — поддержка function calling, structured output и системных инструкций.
• Разные архитектуры — dense-модели и MoE-модель для разных требований к качеству, скорости и памяти.
• Коммерчески более гибкая лицензия — Gemma 4 распространяется под Apache 2.0, что делает её заметно удобнее для бизнеса, чем многие предыдущие open-weight релизы.

Gemma 4 подойдёт разработчикам, стартапам и компаниям, которым нужна не просто «умная модель по API», а AI, который можно запустить у себя, дообучить под свои данные и встроить в продукт: от мобильного ассистента до корпоративного сервиса для работы с документами, кодом и внутренними знаниями.

---

Все модели семейства Gemma 4

Семейство Gemma 4 состоит из четырёх основных моделей:

• Gemma 4 E2B — самая компактная модель семейства для мобильных, браузерных, edge и offline-сценариев, где важны скорость, низкая задержка и минимальные требования к ресурсам;
• Gemma 4 E4B — более сильная компактная модель для локальных ассистентов, анализа документов, базовой генерации кода и мультимодальных задач с хорошим балансом качества и стоимости;
• Gemma 4 26B A4B — MoE-модель для AI-агентов, backend-сервисов, function calling, RAG и высоконагруженного inference, где важны производительность и масштабирование;
• Gemma 4 31B — самая мощная dense-модель семейства для сложного reasoning, программирования, математики, анализа больших документов и задач, где качество важнее стоимости запуска.

Gemma 4 E2B

Gemma 4 E2B — самая лёгкая модель семейства, рассчитанная на локальный запуск и устройства с ограниченными ресурсами.

Можно ли запускать локально?
Да. Это как раз один из главных сценариев для E2B.

Где можно запускать:

• на ноутбуке — MacBook, Windows-ноутбук, Linux-ноутбук;
• на мобильном устройстве — iPhone, Android-смартфон, iPad, Android-планшет;
• в браузере — для лёгких AI-функций прямо внутри веб-приложения;
• на edge-устройствах — умная камера, POS-терминал, IoT-шлюз, промышленный контроллер;
• на обычном ПК — если нужно сделать локального помощника без мощного GPU.

E2B нужна не для того, чтобы заменить большие флагманские LLM. Её задача — дать быстрый AI там, где большую модель запускать дорого, медленно или невозможно.

С ней можно делать:

• локального ассистента в мобильном приложении;
• быстрые подсказки внутри интерфейса;
• обработку коротких пользовательских запросов;
• базовый анализ текста;
• OCR и извлечение текста из изображений;
• offline-функции без постоянного подключения к серверу;
• AI-фичи, где важна приватность данных.

Главная ценность E2B — скорость, простота запуска и низкие требования к железу. Это модель для ситуаций, где важнее локальность и быстрый ответ, чем максимальная глубина рассуждений.

---

Gemma 4 E4B

Gemma 4 E4B — более сильная компактная модель для локальных приложений, где уже нужен не просто быстрый ответ, а более качественная работа с текстом, кодом, документами и мультимодальными задачами.

Можно ли запускать локально?
Да. E4B тоже подходит для локального запуска, но требует больше ресурсов, чем E2B.

Где можно запускать:

• на рабочей станции — ПК с NVIDIA GPU, Mac Studio, Linux workstation;
• на мощном ноутбуке — MacBook Pro, игровой Windows-ноутбук, Linux-ноутбук с GPU;
• на локальном сервере — небольшой GPU-сервер внутри компании;
• на некоторых мобильных устройствах — при оптимизации и квантовании;
• в edge-инфраструктуре — если устройство достаточно мощное.

E4B — это уже не просто «лёгкая модель для подсказок». Её можно использовать как полноценного локального помощника в продукте или рабочем инструменте.

С ней можно делать:

• локального desktop-ассистента;
• AI-помощника внутри IDE;
• анализ PDF, markdown и технических документов;
• базовую генерацию и объяснение кода;
• обработку изображений;
• голосовые и мультимодальные сценарии;
• внутреннего ассистента для компании;
• прототип AI-продукта без дорогого облачного inference.

Главная ценность E4B — баланс. Она заметно умнее E2B, но всё ещё достаточно лёгкая, чтобы запускаться локально и не требовать инфраструктуру уровня большой LLM.

---

Gemma 4 26B A4B

Gemma 4 26B A4B — более серьёзная модель для production-сценариев, AI-агентов и backend-сервисов.

Это MoE-модель: у неё 26B общих параметров, но при генерации каждого токена активируется только часть модели — около 4B параметров. Проще говоря, модель хранит несколько «экспертов» и подключает нужных по ситуации. Такой подход помогает получить хорошее качество при более эффективном inference.

Можно ли запускать локально?
Да, но уже не на слабом устройстве. Для локального запуска нужен мощный компьютер, рабочая станция или сервер с достаточным объёмом памяти.

Где можно запускать:

• на GPU-сервере — для production-инференса;
• на рабочей станции — ПК с мощной NVIDIA GPU;
• в private cloud — если компания хочет держать AI внутри своей инфраструктуры;
• на локальном сервере компании — для внутренних AI-инструментов;
• на ноутбуке — обычно только в сильно оптимизированном или квантованном виде, и не как основной production-сценарий.

26B A4B подходит там, где модель должна не просто отвечать на вопросы, а выполнять задачи: вызывать функции, работать с инструментами, возвращать структурированные данные, участвовать в цепочках действий.

С ней можно делать:

• AI-агентов для внутренних процессов;
• backend-сервис, который обрабатывает пользовательские запросы;
• RAG-систему по документам компании;
• ассистента для работы с базой знаний;
• генерацию и анализ кода;
• обработку больших документов;
• function calling;
• structured JSON output;
• автоматизацию поддержки, аналитики или документооборота.

Главная ценность 26B A4B — практичность для production. Это модель для случаев, где нужно хорошее качество, но также важны скорость, стоимость и возможность масштабировать inference.

---

Gemma 4 31B

Gemma 4 31B — самая мощная модель семейства, рассчитанная на задачи, где качество важнее простоты запуска.

Это dense-модель: в отличие от 26B A4B, она не использует MoE-роутинг. Проще говоря, это более «цельная» модель, которая делает ставку на стабильное качество, сильное рассуждение и хорошую базу для дообучения.

Можно ли запускать локально?
Да, но только на достаточно мощном железе. Для обычного ноутбука или телефона это уже слишком тяжёлая модель. Её логичнее запускать на рабочей станции, GPU-сервере или в собственной cloud-инфраструктуре.

Где можно запускать:

• на мощной рабочей станции — ПК с большим объёмом VRAM;
• на GPU-сервере — для серьёзных AI-сервисов;
• в private cloud — если компания хочет контролировать данные и инфраструктуру;
• на локальном AI-сервере — для команды разработчиков, аналитиков или исследователей;
• на ноутбуке — только в сильно урезанном или квантованном виде, и с заметными ограничениями.

31B стоит выбирать, когда нужна максимальная сила внутри линейки Gemma 4: сложное мышление, программирование, математика, анализ больших документов и задачи, где ошибка модели стоит дорого.

С ней можно делать:

• сложный reasoning;
• генерацию и ревью кода;
• разбор архитектуры проекта;
• анализ больших документов;
• работу с внутренней базой знаний;
• research-задачи;
• математические и научные задачи;
• fine-tuning под конкретную предметную область;
• корпоративного AI-ассистента высокого качества;
• локальный аналог мощного облачного помощника для команды.

Главная ценность 31B — качество. Это модель для случаев, где нужно не просто быстро ответить, а глубоко разобраться в задаче, удержать большой контекст и дать более точный результат.

Показатели Gemma 4 в бенчмарках

Бенчмарки не показывают всю реальную полезность модели, но позволяют понять её профиль: где модель сильна, где уступает, а где даёт лучший баланс.

Ниже — ключевые результаты Gemma 4 по официальным данным Google DeepMind.

Что показывают бенчмарки Gemma 4

Бенчмарки Gemma 4 показывают главное: open-weight модели уже заходят на территорию, где раньше доминировали закрытые флагманские LLM.

Старшие версии Gemma 4 набирают:

• 85.2% на MMLU Pro — сильный результат в аналитике и знаниях;
• 89.2% на AIME 2026 — высокий уровень математического reasoning;
• 80.0% на LiveCodeBench — уверенная работа с кодом;
• 2150 Codeforces ELO — серьёзный уровень в алгоритмических задачах.

Особенно важен скачок относительно Gemma 3 27B:

• AIME вырос с 20.8% до 89.2%;
• LiveCodeBench вырос с 29.1% до 80.0%;
• Codeforces ELO вырос со 110 до 2150.

Это означает, что Gemma 4 стала не просто крупнее, а качественно сильнее. Её уже можно рассматривать для developer-инструментов, AI-агентов, RAG-систем, корпоративных ассистентов и локального inference.

Для рынка LLM это серьёзный сигнал: если сильную модель можно скачать, запустить у себя и дообучить под свои данные, закрытым AI-платформам придётся конкурировать не только качеством, но и ценой, скоростью, удобством и контролем над данными.

---

Сравнение Gemma 4 с флагманскими моделями

Что показывает график Performance VS Size

На графике видно, что Gemma 4 выбивается из общей зависимости “больше модель — выше качество”. Версии Gemma 4 31B thinking и Gemma 4 26B A4B thinking находятся в верхней части рейтинга по Elo, но при этом сильно меньше большинства соседних моделей.

Gemma 4 31B thinking держится рядом с крупными моделями уровня GLM-5, Kimi-K2.5-thinking и Qwen3.5-397B-A17B, хотя сама заметно компактнее. Это означает, что Google добилась высокого качества не простым наращиванием размера, а за счёт более эффективной архитектуры, обучения и reasoning-режима.

Gemma 4 26B A4B thinking показывает почти тот же класс качества, но в ещё более практичном формате. Для бизнеса это важный вариант: немного уступить топовой версии, но получить модель, которую проще и дешевле разворачивать в production.

Главный вывод для разработчиков: Gemma 4 можно рассматривать как рабочую open-weight альтернативу для задач, где раньше автоматически выбирали закрытые API — анализ кода, RAG, внутренние ассистенты, AI-агенты, обработка документации и техническая поддержка.

Главный вывод для компаний: экономика LLM начинает меняться. Если модель с меньшим размером даёт качество рядом с крупными конкурентами, снижаются требования к GPU, памяти и стоимости inference. Это делает self-hosted AI более реалистичным и усиливает давление на провайдеров закрытых флагманских моделей.

---

Почему Gemma 4 вообще популярна

Gemma 4 популярна не потому, что она во всех задачах сильнее закрытых флагманских моделей. В максимальном качестве OpenAI, Anthropic и Google Gemini всё ещё могут быть впереди. Интерес к Gemma 4 в другом: она даёт разработчикам и компаниям больше контроля над моделью, инфраструктурой и стоимостью использования.

• Её можно запустить у себя — модель не обязательно использовать только через внешний API. Это важно для компаний, которые работают с кодом, документами, клиентскими данными или внутренней базой знаний.

• Она снижает зависимость от одного провайдера — продукт можно строить не только вокруг закрытого API, но и на собственной AI-инфраструктуре. Это уменьшает vendor lock-in и даёт больше свободы в архитектуре.

• Она может быть дешевле на масштабе — если запросов много, self-hosted inference может оказаться выгоднее постоянной оплаты за токены во внешнем API.

• Она лучше подходит для приватных данных — чувствительную информацию можно обрабатывать внутри компании, не отправляя её во внешний сервис.

• Её можно адаптировать под конкретные задачи — модель можно дообучать, квантовать, оптимизировать и встраивать в свои пайплайны.

• Она закрывает локальные сценарии — Gemma 4 можно использовать на сервере, рабочей станции, ноутбуке или edge-устройстве, где облачный API не всегда удобен из-за latency, цены или требований к безопасности.

• Она достаточно сильная для практических задач — код, RAG, AI-агенты, анализ документов, внутренние ассистенты и developer tools уже не требуют только закрытых флагманских моделей.

Именно поэтому Gemma 4 стала заметной: она не обязательно побеждает самые сильные закрытые LLM по абсолютному качеству, но предлагает другой баланс — достаточно высокое качество плюс открытые веса, контроль, гибкость и более предсказуемую экономику внедрения.

---