gemma-4-26B-A4B

gemma-4-26B-A4B

读取文字和图片并输出文字，适合想在自己的 GPU 或工作站上，用 Google DeepMind 开放权重模型做编程、推理和图片提问的开发者。

由 google 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Gemma 4 26B A4B 是 Google DeepMind 开放的 Gemma 4 系列中的一个规格。它读取文字和图片并输出文字，采用 Mixture-of-Experts 架构。仓库里是约 25.8B 参数的 Safetensors 文件，面向 transformers 库。

适合谁：如果你想用一个开放权重模型做文本生成、编程、推理和图片理解，并在消费级 GPU 或工作站上运行，它适合你，开发者和研究人员尤其合适。

Title: Who uses this model
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件 | 开发者 | 给自己的应用加入编程帮助和推理 | 请它审查一个函数
研究 | 机器学习研究人员 | 研究开放的 Mixture-of-Experts 模型 | 和系列里的稠密规格做对比
产品团队 | 智能体开发者 | 构建能调用函数的助手 | 给模型一个工具，让它自己决定何时使用

如果你需要音频输入，可以跳过这个规格，因为模型卡只在 E2B、E4B 和 12B 模型上列出了音频。

用在哪里：

• 使用 transformers 库的 Python 脚本
• 消费级 GPU 或工作站
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件

Title: Jobs it does
用途 | 适合谁 | 得到什么
文本生成 | 写作者和开发者 | 针对提示词写出的回复
编程帮助 | 开发者 | 文字形式的代码和解释
图片提问 | 有图片要查看的人 | 针对你提供的图片给出的文字回答
推理 | 研究人员 | 逐步的回答，思考模式可以配置

如何设置：你需要 Python 和足够的磁盘空间。BF16 文件约 51.6 GB，4 位副本估计约 12.9 GB。

• 带 pip 的 Python
• huggingface_hub 包
• 放权重的剩余磁盘空间

1. 安装 huggingface_hub。
2. 运行下载命令，把模型文件保存到你的电脑。
3. 在你自己的脚本里用 transformers 库加载这些文件。

pip install -U huggingface_hub
hf download google/gemma-4-26B-A4B

如何使用：用 transformers 加载下载好的文件，给模型输入文字，或者图片加文字。system 角色可以为对话设定规则。模型卡说思考模式可以配置，具体设置请看它自己的页面。

示例：你给模型一张图表照片，让它用两句话说出主要趋势，它用文字回答。你还可以用一条系统消息让它保持简短、正式的回复。

新手与专家：你可以把它看作一个看图加看问题，再写出答案的模型。第一次小测试就是一张图片加一个简短问题。如果这个规格对你的电脑太大，系列里还有更小的规格。

在底层，注意力层在局部滑动窗口和完整全局注意力之间交替，最后一层始终是全局的。全局层共享键和值，并使用 Proportional RoPE，在长上下文中节省内存。Mixture-of-Experts 设计用更大的文件换取每个 token 更低的计算量。

输入文字或图片
混合注意力层
Mixture-of-Experts 模块
输出文字

注意事项：这个系列的上下文窗口可达 256K token，支持超过 140 种语言。其他人发布了 35 个量化版本和 91 个微调版本。发布内容包含预训练和指令微调两类变体，所以请看仓库名确认你拿到的是哪一种。

Title: Estimated weight size
BF16: 51.6 GB
4 位: 12.9 GB

• License: Apache 2.0。
• Cost to run: 未提及。
• Data it reaches: 文件来自 Hugging Face，之后模型在你自己的硬件上运行。
• Not for: 这个规格不支持音频输入，模型卡只在 E2B、E4B 和 12B 上列出音频。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 框架：transformers
• 参数量：25.8B
• Weights: about 51.6 GB in BF16; about 12.9 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：74,790
• 点赞：470
• 许可证：apache-2.0
• Quantized versions: 37
• Fine-tunes: 92
• 标签：transformers, safetensors, gemma4, image-text-to-text

链接

• 模型：https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B
• 文件：https://huggingface.co/google/gemma-4-26B-A4B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download google/gemma-4-26B-A4B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。