Gemma 4
파라미터당 가장 강력한 오픈 모델
고급 추론 및 에이전트 워크플로우를 위해 설계. Google DeepMind의 혁신적인 오픈소스 모델 제품군 — Apache 2.0 라이선스, 최첨단 성능, 자체 하드웨어에서 실행 가능.
왜 Gemma 4인가?
Gemini를 만든 동일한 연구와 기술로 구축
네이티브 멀티모달
단일 모델로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 처리. 최첨단 성능으로 복잡한 멀티모달 입력 이해.
고급 추론
복잡한 추론 작업에서 탁월한 성능. 수학 문제 해결, 코드 분석, 다단계 논리적 과제 처리.
에이전트 기능
자율 워크플로우를 위해 구축. 함수 호출, 도구 사용, 다중 턴 상호작용 즉시 사용 가능.
확장된 컨텍스트
최대 128K 토큰의 초장문 컨텍스트 윈도우 지원. 문서 분석 및 복잡한 대화에 완벽.
효율적인 배포
4B에서 27B 파라미터까지 다양한 크기. 소비자용 하드웨어에서 로컬 실행 또는 클라우드에서 확장.
오픈 & 무료
Apache 2.0 라이선스. 완전한 상업적 사용 허용. 조건 없음.
모델 변형
필요에 맞는 크기 선택
| 모델 | 파라미터 | 컨텍스트 | 모달리티 | 최적 용도 |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 4B | 40억 | 32K | 텍스트 | 엣지 디바이스, 모바일 앱 |
| Gemma 4 12B | 120억 | 128K | 텍스트 + 비전 | 범용, 균형 |
| Gemma 4 27B Flagship | 270억 | 128K | 텍스트 + 비전 + 오디오 | 복잡한 추론, 프로덕션 |
성능
주요 오픈 모델과 비교
점수가 높을수록 좋음. 공식 벤치마크 결과.
몇 분 만에 시작
Gemma 4를 실행하는 여러 방법
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"google/gemma-4-27b-it",
device_map="auto",
torch_dtype="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-4-27b-it")
messages = [
{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms."}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))# Install and run with Ollama
ollama run gemma4:27b
# Or pull first, then run
ollama pull gemma4:27b
ollama run gemma4:27b
# Use with API
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "gemma4:27b",
"prompt": "Explain quantum computing in simple terms."
}'# No installation needed!
# 1. Go to https://aistudio.google.com/
# 2. Select Gemma 4 model
# 3. Start prompting
# Or use the API:
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemma-4-27b-it")
response = model.generate_content(
"Explain quantum computing in simple terms."
)
print(response.text)사용 사례
Gemma 4로 무엇을 만들 수 있나요?
AI 어시스턴트
고급 추론 기능을 갖춘 지능형 챗봇 및 가상 어시스턴트 구축.
코드 생성
여러 프로그래밍 언어에서 코드 생성, 분석 및 디버그.
문서 분석
긴 문서, 보고서 및 다중 페이지 PDF에서 인사이트 추출.
비전 작업
이미지 이해, 비주얼 Q&A, 차트 분석 및 OCR.
연구 및 교육
학술 연구, 튜터링 시스템 및 교육 콘텐츠 생성.
엔터프라이즈 애플리케이션
고객 지원, 콘텐츠 모더레이션 및 워크플로우 자동화.
자주 묻는 질문
네! Gemma 4는 Apache 2.0 라이선스로 출시되어 제한 없이 완전한 상업적 사용이 가능합니다.
Gemma 4 4B는 8GB 이상 VRAM의 소비자용 GPU에서 실행 가능. 12B 모델은 16GB 이상, 27B는 32GB 이상 또는 다중 GPU 설정 필요. 양자화 버전은 요구 사항을 크게 줄여줍니다.
Gemma 4 27B는 많은 벤치마크에서 독점 모델과 경쟁력 있는 성능을 달성하면서 완전히 오픈소스이며 로컬에서 실행 가능합니다.
물론입니다. Gemma 4는 LoRA, QLoRA, 전체 파인튜닝을 지원합니다. 오픈 웨이트로 사용 사례에 맞게 완전히 커스터마이징할 수 있습니다.
공식 웨이트는 Hugging Face, Kaggle, Google AI Studio에서 사용할 수 있습니다. 위의 빠른 시작 섹션을 참조하세요.