核心能力
Gemma 4 的卓越之处
六大突破性能力，让 Gemma 4 站在开源 AI 的前沿。
🧠
高级推理
多步规划和深度逻辑。在数学（AIME 2026: 89.2%）和指令跟随基准测试上取得重大突破，能够进行复杂问题分解。
🤖
智能体工作流
原生支持函数调用、结构化 JSON 输出和系统指令。构建可与工具和 API 交互、可靠执行复杂工作流的自主智能体。
💻
代码生成
高质量离线代码生成。将你的工作站变为本地优先的 AI 代码助手。在 LiveCodeBench v6 竞技编程挑战中得分 80%。
👁️
多模态 —— 视觉、视频与音频
所有模型原生支持以可变分辨率处理图像和视频，擅长 OCR 和图表理解。E2B/E4B 还支持原生音频输入，用于语音识别。
🌍
支持 140+ 种语言
在超过 140 种语言上进行原生训练。为全球受众构建包容性、高性能应用，多语言理解能力卓越（MMMLU: 85.2%）。
📄
超长上下文
无缝处理长格式内容。边缘模型支持 128K 上下文窗口；大型模型可扩展至 256K tokens —— 可在单次提示中传入整个代码仓库。
智能体工作流
智能体工作流
原生支持函数调用、结构化 JSON 输出和系统指令。构建可与工具和 API 交互、可靠执行复杂工作流的自主智能体。
- › Native function calling with type-safe JSON Schema
- › Structured output for reliable pipeline integration
- › System instructions for role definition
- › tau2-bench Agentic score: 86.4% (31B)
tools = [
{
"name": "web_search",
"description": "Search the internet for information",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string"}
}
}
}
]
# Gemma 4 native function calling
response = model.generate(
messages=messages,
tools=tools,
tool_choice="auto"
)🖼️
Variable res
Image
🎬
Native support
Video
🎙️
Speech recognition
Audio (E2B/E4B)
📊
MMMU Pro: 76.9%
Charts & OCR
支持 140+ 种语言
支持 140+ 种语言
在超过 140 种语言上进行原生训练。为全球受众构建包容性、高性能应用，多语言理解能力卓越（MMMLU: 85.2%）。
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