Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B 无编码器多模态模型
Introducing Gemma 4 12B: a unified, encoder-free multimodal model
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本的 12B 多模态模型，性能接近 26B MoE 模型，可在 16GB VRAM 或统一内存上本地运行。
Gemma 4 12B 去掉视觉与音频编码器，16GB 内存即可本地跑，可看轻量多模态模型的新做法。
2026年6月3日
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Gemma 4 12B 旨在将高性能多模态智能直接带到你的笔记本电脑上，把移动优先的效率与高级推理能力融为一体。
Olivier Lacombe
Google Deepmind 产品管理总监
Gus Martins
Google DeepMind 产品经理
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此内容由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。
今天，我们推出 Gemma 4 12B，这是我们最新设计的模型，旨在将智能体式多模态智能直接带到笔记本电脑上。它弥合了我们面向边缘设备的 E4B 与更先进的 26B 混合专家（MoE）模型之间的差距，在更小的内存占用下封装了强大的能力。它也是我们首个支持原生音频输入的中型模型。
得益于开发者社区，Gemma 4 模型的下载量现已突破 1.5 亿次。你们打造了从用于身体辅助的可穿戴机械臂到企业级 AI 安全的各种应用。我们很期待看到你们用这一最新成员构建出什么。
以下是 Gemma 4 12B 的独特之处概览：
- 新颖的统一架构：无多模态编码器。视觉和音频输入直接流入 LLM 主干。
- 高级推理：基准测试性能接近我们的 26B 模型，解锁强大的多步推理和智能体工作流。
- 笔记本电脑就绪：体积小巧，仅需 16GB 显存或统一内存即可在本地运行。
- 开放且易获取：以 Apache 2.0 许可证发布，并获得整个开发者生态系统的支持。
- 草稿模型就绪：Gemma 4 12B 配备多令牌预测（MTP）草稿模型，以降低延迟。
这些特性共同将先进的多模态能力带到日常硬件上，同时不牺牲速度或推理能力。接下来，让我们深入了解 Gemma 4 12B 是如何实现这一点的。
在本地运行最先进的智能体
Gemma 4 12B 在标准基准测试中达到了接近我们更大规模 26B MoE 模型的性能，但总内存占用不到其一半。它小巧到可以在配备 16GB RAM 的消费级笔记本电脑上本地运行，让你的机器直接解锁强大的多模态和智能体体验。
体验独特高效的统一架构
Gemma 4 12B 的突出之处在于其处理视觉和音频输入的简化方式。传统的多模态模型通常依赖独立的编码器来转换图像和音频，然后再将这些表示传递给语言模型。由于这些分离的编码器会增加延迟并提高内存占用，我们以无编码器架构训练了 Gemma 4 12B，直接集成音频和视觉输入。
以下是 Gemma 4 12B 如何原生处理多模态输入：
- 视觉：我们用轻量级嵌入模块取代了 Gemma 4 的视觉编码器，该模块由单次矩阵乘法、位置嵌入和归一化组成。这使 LLM 主干能够接管视觉处理。
- 音频：我们进一步简化了音频处理。我们完全移除了音频编码器，并将原始音频信号投影到与文本 token 相同的维度空间。
想要了解详细拆解的开发者，请前往我们的配套 Gemma 4 12B 开发者指南。
立即开始使用
- 亲自试一试：在 LM Studio、Ollama、Google AI Edge Gallery App、Google AI Edge Eloquent 应用和 LiteRT-LM CLI 中点击几下即可体验。
- 下载权重：直接从 Hugging Face 和 Kaggle 下载预训练和指令微调的检查点。
- 集成与学习：查阅开发者文档和快速上手 notebook。
- 使用你喜爱的开发工具：使用 Hugging Face Transformers、llama.cpp、MLX、SGLang 和 vLLM 实现本地推理流水线，或使用 Unsloth 高效微调。
- 用 Gemma Skills 解锁 Agentic 开发：为支持智能体基于最新的 Gemma 进展进行构建，我们发布了官方技能仓库。这是一个专为让智能体能够使用 Gemma 模型进行构建而设计的技能库。
- 按你的方式部署：使用 Google Cloud 在生产环境中启动端点。通过 Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden、Cloud Run 和 GKE 按你的方式部署。
来源：Google DeepMind · deepmind.google