Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一的无编码器多模态模型

Gemma 4 12B 是 Google DeepMind 最新推出的中等规模多模态模型，采用无编码器统一架构，原生支持音频输入。其基准测试性能接近 26B MoE 模型，但内存占用不到一半，仅需 16GB 显存或统一内存即可在消费级笔记本上本地运行。模型内置多 token 预测（MTP）drafter 以降低延迟，基于 Apache 2.0 开源许可发布，已累计超过 1.5 亿次下载。

谷歌发布 Gemma 4 量化感知训练 (QAT) 检查点，支持在消费级 GPU 和移动设备上本地运行，质量损失极小。新检查点提供 GGUF（Q4_0）格式，覆盖所有尺寸及起草模型，实现最佳本地性能。自定义移动模式采用混合精度方案，将 Gemma 4 压缩至 1GB 以下，包含 2-bit 解码层、优化 KV 缓存和静态激活。通过在训练中模拟压缩（而非训练后量化），大幅降低内存占用并加速解码，同时保持推理质量。

来看看我们的 Gemma 4 12B 模型：它是一个功能非常强大的开源权重模型，可以直接在你的笔记本电脑上运行。

Gemma 4 12B 是 Google DeepMind 推出的开源模型，原生支持处理文本、图像和音频，仅需 16GB RAM 即可在笔记本上运行。在基准测试中几乎追平两倍参数规模的 26B 模型，采用 Apache 2.0 许可证，可用于商业用途。

Gemma 4 系列累计下载量突破1.5亿次，Google随之推出新成员Gemma 4 12B。该模型仅12B参数，可在16GB VRAM笔记本上本地运行，兼顾尺寸与性能，支持多步推理和智能体工作流。采用Apache 2.0开源许可，供社区使用。

Demis Hassabis 宣布 Gemma 4 系列下载量突破 1.5 亿，并正式发布新版 Gemma 4 12B 模型。该模型是一个统一的、无编码器的多模态模型，兼具边缘端效率与高级推理能力。尽管参数规模仅为 12B，但性能强劲，且足够小巧，可在仅需 16GB VRAM 的笔记本上本地运行。采用 Apache 2.0 开源许可证，方便开发者自由构建。

Gemma 4 12B 是 Google 发布的一款统一架构、无需独立视觉编码器的多模态大语言模型（LLM）。该模型直接处理图像与文本输入，无需传统视觉编码器，简化了多模态推理流程。基于 12B 参数规模，Gemma 4 12B 面向开发者工具生态开放。目前其具体 benchmark 分数、上下文窗口、价格及开源/API 可用性等细节尚未披露。

Google发布Gemma 4 12B，一款无编码器的统一多模态模型，可直接将视觉和音频输入送入LLM主干，无需传统多模态编码器。该模型填补了移动端E4B模型与26B MoE模型之间的空白，封装前沿推理与原生音频能力，采用Apache 2.0许可。在16GB VRAM下即可本地运行复杂多步骤智能体工作流，性能接近26B模型。

Google DeepMind 的 Gemma 4 12B 模型可在 16GB RAM 的普通笔记本上运行，支持本地数据处理与视觉洞察生成。macOS 用户可通过 Google AI Edge Gallery 执行动态 Python 代码与可视化，通过 Google AI Edge Eloquent 实现完全离线的语音听写和文本编辑。另外，LiteRT-LM CLI 新增 serve 命令，可创建行业兼容的本地端点，驱动完全本地的 AI 工具和智能体。

Gemma 4 12B 是一款密集多模态模型，专为消费级设备上的高性能本地 AI 执行而设计。其采用新颖的无编码器架构，绕过传统视觉和音频编码器，将多模态数据直接输入大语言模型主干。