gemma-4-26B-A4B-it

gemma-4-26B-A4B-it

Google 发布的经指令微调的 Gemma 4 模型，读取文字和图像并输出文字，支持可配置的思考、函数调用，上下文窗口最长 256K 词元。适合开发者和研究者。

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-it 是 Gemma 4 的指令微调 26B A4B 规格，Gemma 4 是 Google DeepMind 的开放权重系列。它接收文字和图像，输出文字，支持 140 多种语言。

Gemma 4 有稠密和混合专家两种设计，共五种规格。这个系列提供可配置的思考模式、原生函数调用，以及让聊天更可控的系统角色。

适合谁：适合想在消费级 GPU 或工作站上用开放模型做编程、推理、智能体和图像问答的开发者和研究者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 编程工具和智能体的开发者 | 使用函数调用和推理模式 | 构建能调用你自己函数的智能体
产品团队 | 多语言应用的构建者 | 用多种语言服务用户 | 用 140 多种语言之一回答客服问题
数据团队 | 处理文档和图像的团队 | 就图片和文字提问 | 描述上传图像里的图表
研究 | 开放模型研究者 | 微调或评估开放模型 | 让它适应某个领域

如果你需要音频输入，可以跳过它，因为卡片把音频给了较小的 E2B、E4B 和 12B 模型。

用在哪里：

• 消费级 GPU 和工作站，卡片把它们列为这个规格的目标
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件
• 使用 Transformers 库的程序

Use case | Who | What they get back
编程和推理 | 开发者 | 带可选思考的文字回答
智能体工作流 | 智能体构建者 | 模型给出的函数调用
图像提问 | 应用构建者 | 关于你提供的图片的文字回答

如何设置：

• Python 和 pip
• 显存足够的 GPU 或工作站，因为按估算，权重在 BF16 下约 51.6 GB，4 位下约 12.9 GB
• 用来加载模型的 Transformers 库

1. 安装 Hugging Face 工具。
2. 下载模型文件。
3. 在你自己的代码里加载模型，并照模型页面上的使用说明操作。

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

如何使用：通过聊天模板发送文字，或文字加图像，再读取返回的文字。你可以设置系统角色，卡片说思考模式是可配置的。

示例：你发一张图表图片，并问它显示了什么趋势。模型会用文字回复它对图表的解读。

新手与专家：如果你刚接触开放模型，先从不带图像的简短文字问题开始，再加上图片。如果你的显卡显存有限，就用量化版本。

如果你熟悉这个领域，这个系列把局部滑动窗口注意力和全局注意力混合起来，并总是让最后一层是全局层。全局层使用统一的键和值以及 p-RoPE，来为长输入节省内存。

文字或图像输入
带可选系统角色的聊天模板
局部与全局混合注意力
文字输出

注意事项：

• Hugging Face 列出了别人做的 424 个量化版本和 241 个微调版本
• 这个系列有五种规格，从小的 E2B 到 31B
• 小模型的上下文窗口是 128K，中等模型可达 256K

Title: 稠密 Gemma 4 各规格的上下文长度，单位千词元
E2B: 128 K 词元
E4B: 128 K 词元
12B Unified: 256 K 词元
31B Dense: 256 K 词元

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有提到
• Data it reaches: 你发给它的文字和图像
• Not for: 音频输入，卡片把它分给了 E2B、E4B 和 12B 模型

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：5,304,019
• 点赞：1,758
• 许可证：apache-2.0
• 基于：google/gemma-4-26B-A4B
• Quantized versions: 430
• Fine-tunes: 244
• 标签：transformers, safetensors, gemma4, image-text-to-text, conversational

链接

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

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。