Gemma 4 제품군에는 어떤 모델이 포함되어 있습니까?

Gemma 4에는 엣지 장치에 최적화된 E2B(Effective 2B) 및 E4B(Effective 4B), 추론 중에 38억 개의 매개변수를 활성화하는 26B MoE(Mixture of Experts) 모델, 최대 품질 및 미세 조정을 위한 31B Dense 모델의 네 가지 모델 크기가 포함되어 있습니다.

Gemma 4는 모바일 장치 및 엣지 하드웨어에서 실행할 수 있습니까?

예. E2B 및 E4B 모델은 Android 휴대폰, Raspberry Pi 및 NVIDIA Jetson Orin Nano를 포함한 엣지 장치에서 완전히 오프라인으로 실행되도록 특별히 설계되었습니다. E2B 모델은 일부 장치에서 1.5GB 미만의 메모리를 사용하여 실행할 수 있습니다.

Gemma 4의 주요 기능은 무엇입니까?

Gemma 4는 다단계 계획을 통한 고급 추론, 함수 호출 및 구조화된 JSON 출력을 포함한 에이전트 워크플로에 대한 기본 지원, 고품질 코드 생성, 기본 비전 및 오디오 처리, 최대 256K 토큰의 컨텍스트 창, 140개 이상의 언어 지원을 제공합니다.

Gemma 4는 다른 오픈 모델과 비교하여 어떻게 수행됩니까?

31B 모델은 오픈 모델에 대한 Arena AI 텍스트 리더보드에서 3위를 차지하고, 26B 모델은 6위를 차지합니다. Gemma 4는 매개변수 수에 비해 최첨단 성능을 제공하여 크기가 20배 더 큰 모델보다 뛰어난 성능을 보입니다.

어떤 플랫폼과 도구가 Gemma 4를 지원합니까?

Gemma 4는 Hugging Face(Transformers, TRL), LiteRT-LM, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, NVIDIA NIM 및 NeMo, LM Studio, Unsloth, SGLang, Baseten, Docker, MaxText 및 Keras를 즉시 지원합니다. Google AI Studio, Vertex AI, Kaggle 및 Hugging Face를 통해 사용할 수 있습니다.

특정 사용 사례에 맞게 Gemma 4를 미세 조정할 수 있습니까?

예. Gemma 4는 Google Colab, Vertex AI 또는 소비자 GPU와 같은 플랫폼을 사용하여 미세 조정할 수 있습니다. 미세 조정 지원은 TRL을 사용하는 Hugging Face Transformers, 메모리 효율적인 교육을 위한 Unsloth, 엔터프라이즈 파이프라인을 위한 NVIDIA NeMo를 통해 사용할 수 있습니다.

Gemma 4를 사용하려면 인터넷 연결이 필요합니까?

아니요. Gemma 4는 다운로드되면 API 키, 클라우드 호출 또는 사용 비용 없이 완전히 오프라인으로 작동합니다. 따라서 개인 정보 보호에 민감한 애플리케이션과 연결이 제한된 환경에 이상적입니다.

Google Gemma 4

Q: Gemma 4는 상업적으로 무료로 사용할 수 있습니까?

예. Gemma 4는 Apache 2.0 라이선스에 따라 출시되었으며, 로열티, 월간 활성 사용자 제한 또는 허용 가능한 사용 정책 시행 제한 없이 상업적 사용, 재배포 및 수정이 가능합니다.

WebsiteFreeLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

Google Gemma 4는 Apache 2.0 라이선스에 따라 출시된 최첨단 오픈 웨이트 AI 모델 제품군으로, 고급 추론, 멀티모달 기능, 스마트폰에서 워크스테이션에 이르기까지 장치에서 효율적으로 실행할 수 있는 에이전트 워크플로를 제공합니다.

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업데이트됨:Apr 10, 2026

Google Gemma 4 월간 트래픽 동향

Google Gemma 4은(는) 지난달 8.5m회 방문을 기록했으며, 이는 -12.1%의 약간의 감소을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

Google Gemma 4이란?

2026년 4월 2일에 출시된 Google Gemma 4는 Gemini 3와 동일한 연구 및 기술 기반을 기반으로 구축된 Google DeepMind의 최신 세대 오픈 AI 모델을 나타냅니다. 상업적으로 허용되는 Apache 2.0 라이선스에 따라 출시된 Gemma 4는 개발자, 연구원 및 기업이 최첨단 AI 기능에 널리 액세스할 수 있도록 설계되었습니다. 이 모델 제품군은 E2B(유효 파라미터 20억 개), E4B(유효 파라미터 40억 개), 26B MoE(전문가 혼합), 31B Dense의 네 가지 크기로 제공되며, 각 모델은 모바일 장치 및 IoT 하드웨어에서 전문 워크스테이션 및 클라우드 인프라에 이르기까지 다양한 하드웨어 구성에 최적화되어 있습니다. 4억 회 이상 다운로드되고 100,000개 이상의 커뮤니티 생성 변형으로 구성된 \'Gemmaverse\'를 탄생시킨 이전 Gemma 세대의 성공을 바탕으로 구축된 Gemma 4는 전례 없는 파라미터당 지능을 제공하며, 31B 모델은 Arena AI 텍스트 리더보드에서 오픈 모델 중 3위를, 26B 모델은 6위를 차지하여 최대 20배 크기의 모델보다 뛰어난 성능을 보입니다.

Google Gemma 4의 주요 기능

Google Gemma 4는 Gemini 3와 동일한 연구 기반을 바탕으로 구축되었으며 Apache 2.0 라이선스에 따라 출시된 최첨단 오픈 AI 모델 제품군입니다. 모바일 장치에서 워크스테이션에 이르기까지 다양한 하드웨어에 최적화된 4가지 크기(E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense)로 제공됩니다. 이 모델은 고급 추론, 에이전트 워크플로를 위한 기본 함수 호출, 멀티모달 기능(더 작은 모델에서 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오), 140개 이상의 언어 지원, 최대 256K 토큰의 확장된 컨텍스트 창, 뛰어난 코드 생성을 특징으로 합니다. 온디바이스 배포를 위해 설계된 Gemma 4는 최소한의 하드웨어 요구 사항으로 최첨단 AI 기능을 제공하는 동시에 완전한 데이터 주권 및 개인 정보 보호를 유지합니다.

고급 추론 및 에이전트 워크플로: 다단계 계획, 함수 호출, 구조화된 JSON 출력 및 시스템 지침에 대한 기본 지원을 통해 개발자는 도구, API와 상호 작용하고 복잡한 워크플로를 안정적으로 실행할 수 있는 자율 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

멀티모달 이해: 모든 모델은 가변 해상도로 텍스트, 이미지 및 비디오를 기본적으로 처리하여 OCR 및 차트 이해와 같은 시각적 작업에서 뛰어납니다. E2B 및 E4B 모델은 여러 언어에서 음성 인식 및 번역을 위한 기본 오디오 입력을 추가로 지원합니다.

대기 시간이 거의 없는 온디바이스 배포: Qualcomm, MediaTek 및 Google Pixel 팀과의 협력을 통해 스마트폰, Raspberry Pi 및 IoT 하드웨어를 포함한 에지 장치에 최적화되어 최소한의 메모리 공간(일부 장치에서 E2B는 <1.5GB 사용)으로 완전히 오프라인으로 실행됩니다.

대규모 다국어 지원: 140개 이상의 언어로 사전 훈련되었으며 35개 이상의 언어를 즉시 지원하여 개발자가 글로벌 청중을 위해 적절한 문화적 맥락 이해를 통해 포괄적이고 고성능 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

확장된 컨텍스트 창: 에지 모델은 128K 토큰 컨텍스트 창을 제공하는 반면 더 큰 모델은 최대 256K 토큰을 제공하므로 개발자는 단일 프롬프트에서 전체 코드 리포지토리, 긴 문서 또는 광범위한 대화를 처리할 수 있습니다.

Apache 2.0 오픈 소스 라이선스: 월간 활성 사용자 제한 또는 허용 가능한 사용 정책 제한이 없는 상업적으로 허용적인 라이선스를 통해 완전한 개발자 유연성, 디지털 주권, 데이터, 인프라 및 모델 배포에 대한 완전한 제어를 제공합니다.

Google Gemma 4의 사용 사례

로컬 AI 코딩 어시스턴트: 개발자는 Android Studio 및 IDE에서 Gemma 4를 사용하여 코드를 클라우드로 보내지 않고도 로컬 코드 생성, 완성 및 수정을 지원하여 개인 정보를 유지하고 개발 워크플로의 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

오프라인 모바일 애플리케이션: 인터넷 연결 없이 장치에서 완전히 실행되는 음성 어시스턴트, 실시간 번역, 문서 요약 및 이미지 분석과 같은 기능을 갖춘 지능형 Android 앱을 구축하여 사용자 개인 정보 보호 및 즉각적인 응답을 보장합니다.

엔터프라이즈 소버린 AI 솔루션: 조직 및 정부 기관은 지역적 뉘앙스를 존중하고 민감한 데이터에 대한 완전한 제어를 유지하면서 엄격한 데이터 상주, 규정 준수 및 주권 요구 사항을 충족하는 현지화된 AI 서비스를 배포할 수 있습니다.

의료 및 과학 연구: Yale University의 Cell2Sentence-Scale에서 입증된 바와 같이 암 치료법 발견과 같은 특수 의료 또는 과학 응용 분야를 위해 Gemma 4를 미세 조정하는 동시에 온프레미스 배포를 통해 HIPAA 규정 준수 및 데이터 보안을 유지합니다.

자율 AI 에이전트: 개인 파일, 애플리케이션, 데이터베이스 및 외부 API와 상호 작용하여 고객 서비스 워크플로에서 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화에 이르기까지 다단계 작업을 자동화할 수 있는 항상 켜져 있는 AI 어시스턴트를 구축합니다.

다국어 콘텐츠 처리: 적절한 문화적 맥락으로 140개 이상의 언어로 콘텐츠를 이해하고 생성하는 애플리케이션을 만들어 글로벌 기업이 현지화된 고객 경험, 번역 서비스 및 국제 지원 시스템을 제공할 수 있도록 합니다.

장점

Apache 2.0 라이선스는 Llama 4와 같은 경쟁사와 달리 사용자 제한이나 제한적인 정책 없이 완전한 상업적 자유를 제공합니다.

Arena AI 리더보드에서 전 세계적으로 3위와 6위를 차지하며 경쟁사보다 20배 더 뛰어난 모델로 탁월한 효율성을 제공합니다.

최소한의 메모리 공간(E2B의 경우 <1.5GB)으로 진정한 온디바이스 배포 기능을 제공하여 스마트폰 및 에지 장치에서 오프라인 작동이 가능합니다.

주요 프레임워크 및 도구(Hugging Face, vLLM, llama.cpp, Ollama, NVIDIA NIM 등)에 대한 포괄적인 첫날 지원으로 쉬운 통합을 보장합니다.

단점

개방형 가중치 모델은 엄격한 중앙 집중식 제어 또는 모니터링 없이 오용에 대한 잠재적인 우려를 제기합니다.

관리형 클라우드 서비스에 비해 특정 사용 사례에 맞게 배포, 미세 조정 및 최적화하려면 기술 전문 지식이 필요합니다.

더 작은 모델(E2B, E4B)은 효율성을 위해 일부 기능을 절충하여 매우 복잡한 작업에서 성능을 제한할 수 있습니다.

Gemini Nano 4와의 정방향 호환성은 2026년 후반에 약속되어 있으며, 이는 일부 프로덕션 기능이 여전히 미리 보기 또는 개발 중임을 의미합니다.

Google Gemma 4 사용 방법

1. 배포 환경 선택: Gemma 4를 실행할 위치를 결정합니다. 온디바이스(Android, Raspberry Pi, 데스크톱), 클라우드(Google Cloud, Vertex AI) 또는 개발 머신에서 로컬로 실행할 수 있습니다. 적절한 모델 크기를 선택합니다. 모바일/IoT의 경우 E2B(2B 파라미터), 에지 장치의 경우 E4B(4B 파라미터), 빠른 추론의 경우 26B MoE, 최대 품질의 경우 31B Dense를 선택합니다.

2. 선호하는 플랫폼을 통해 Gemma 4에 액세스: 빠른 실험을 위해 Google AI Studio(31B 및 26B 모델용) 또는 Google AI Edge Gallery(E4B 및 E2B 모델용)를 사용합니다. 모델 가중치를 다운로드하려면 Hugging Face, Kaggle 또는 Ollama를 방문하십시오. Android 개발의 경우 AICore 개발자 미리보기 또는 Android Studio를 통해 액세스합니다.

3. 필요한 종속성 및 도구 설치: 즉시 지원되는 선호하는 프레임워크를 설치합니다. Hugging Face Transformers, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, LM Studio 또는 Unsloth. 로컬 배포의 경우 가장 작은 모델(E2B)의 경우 최소 4GB RAM, 가장 큰 모델(31B)의 경우 최대 19GB RAM이 있는지 확인합니다. Python 기반 워크플로의 경우 pip를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치합니다.

4. 모델 로드 및 초기화: 선택한 플랫폼에서 모델 가중치를 다운로드합니다. Hugging Face의 경우 Transformers 라이브러리를 사용하여 모델을 로드합니다. 로컬 CLI 사용의 경우 litert-lm CLI 도구(Linux, macOS 및 Raspberry Pi에서 사용 가능)를 사용합니다. Ollama의 경우 \'ollama pull gemma4\'를 실행한 다음 특정 모델 변형을 실행합니다. Unsloth Studio의 경우 \'curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh\'를 사용하여 설치하고 \'unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888\'로 시작합니다.

5. 모델 파라미터 및 시스템 프롬프트 구성: 컨텍스트 창(에지 모델의 경우 128K, 더 큰 모델의 경우 최대 256K)을 포함하여 추론 파라미터를 설정합니다. 구조화된 대화에 \'system\' 역할을 지정하여 기본 시스템 프롬프트 지원을 활용합니다. 사용 사례에 따라 온도, 상위 p 및 기타 생성 파라미터를 구성합니다.

6. 기본 텍스트 생성 구현: 모델을 테스트하기 위해 간단한 텍스트 프롬프트로 시작합니다. 채팅 애플리케이션의 경우 적절한 역할 태그(시스템, 사용자, 도우미)를 사용하여 입력을 포맷합니다. 이 모델은 텍스트, 이미지 및 오디오 입력을 지원합니다(오디오는 E2B 및 E4B 모델만 해당). 응답을 처리하고 필요한 경우 스트리밍 출력을 처리합니다.

7. 에이전트 워크플로를 위한 함수 호출 설정: 명확한 설명과 인수 사양(예: 날씨 조회 함수)을 사용하여 도구와 함수를 정의합니다. Gemma 4의 함수 호출 스키마에 따라 도구 정의를 포맷합니다. 사용 가능한 도구와 함께 사용자 프롬프트를 보내면 모델은 적절한 경우 JSON 형식으로 구조화된 함수 호출 객체를 생성합니다.

8. 도구 실행 및 응답 처리 구현: 모델의 함수 호출 출력을 구문 분석하여 함수 이름과 인수를 추출합니다. 제공된 파라미터로 요청된 함수를 실행합니다. 함수 결과를 대화 컨텍스트에서 모델로 다시 반환합니다. 그러면 모델은 도구 결과를 통합하는 자연어 응답을 생성합니다.

9. 멀티모달 기능 활성화(선택 사항): 비전 작업의 경우 차트, 다이어그램, OCR 또는 시각적 콘텐츠를 분석하기 위해 텍스트 프롬프트와 함께 이미지를 전달합니다. 모든 Gemma 4 모델은 가변 해상도에서 이미지 및 비디오 입력을 지원합니다. E2B 및 E4B 모델의 경우 자동 음성 인식(ASR) 및 여러 언어 간의 음성-텍스트 번역을 위해 오디오 입력을 포함합니다.

10. 프로덕션 배포에 최적화: Android 앱의 경우 ML Kit GenAI Prompt API를 사용하여 AICore에서 Gemma 4를 온디바이스로 실행합니다. 클라우드 배포의 경우 Google Cloud에서 Vertex AI, Cloud Run 또는 GKE를 사용합니다. 양자화(Q4_K_M 또는 유사)를 적용하여 로컬 배포를 위한 메모리 공간을 줄입니다. 초당 토큰 수 및 대기 시간과 같은 성능 메트릭을 모니터링합니다. Android의 경우 Gemma 4용으로 작성된 코드는 Gemini Nano 4 장치와 호환됩니다.

11. 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정(선택 사항): Google Colab, Vertex AI 또는 Unsloth와 같은 플랫폼을 사용하여 특정 작업에 맞게 Gemma 4를 사용자 지정합니다. 적절한 형식으로 학습 데이터 세트를 준비합니다. 학습 파라미터를 구성하고 효율적인 미세 조정을 위해 Hugging Face TRL과 같은 도구를 활용합니다. Apache 2.0 라이선스는 완전한 사용자 지정 및 상업적 사용을 허용합니다.

12. 안전 및 보안 조치 구현: 안전 지침은 책임감 있는 생성 AI 툴킷 및 모델 카드를 검토하십시오. 애플리케이션 요구 사항에 따라 콘텐츠 필터링을 구현합니다. 물리적 액추에이터가 있는 에지/로봇 배포의 경우 HDP(Helix Delegation Protocol)와 같은 보안 미들웨어를 고려하여 서명된 위임 토큰을 확인하고 도구 실행 전에 작업의 비가역성을 기준으로 분류합니다.