Gemma 4

Gemma 4란?

Gemma 4는 다양한 개발자 및 엣지 하드웨어에서 실행되도록 설계된 오픈 모델 패밀리입니다. 고급 추론과 “에이전트 워크플로”를 목표로 하며, 기본 채팅을 넘어 다단계 논리와 도구 사용이 필요한 작업을 지원합니다.

Gemma 4는 Apache 2.0 라이선스로 배포되며, 개발자들이 로컬에서 실행하고 자체 작업에 맞게 미세 조정할 수 있는 오픈 모델 옵션을 제공하여 Google의 Gemini 모델을 보완합니다.

다양한 하드웨어에 맞춘 여러 모델 크기: Gemma 4는 Effective 2B (E2B), Effective 4B (E4B), 26B Mixture of Experts (MoE), 31B Dense의 네 가지 크기로 출시되어 개발자들이 용량과 런타임 요구사항에 맞게 선택할 수 있습니다.
에이전트 워크플로 지원: function-calling, structured JSON output, native system instructions에 대한 기본 지원으로 도구 및 API와 상호작용하는 에이전트를 구축할 수 있습니다.
고급 추론: 다단계 계획과 깊은 논리가 필요한 수학 및 지시 따르기 벤치마크에서 개선된 성능을 입증했습니다.
로컬 사용을 위한 코드 생성: 고품질 offline code 생성을 지원하여 로컬 우선 AI 코드 어시스턴트 워크플로를 가능하게 합니다.
멀티모달 입력 (엣지 크기에서 비디오/이미지/오디오): 모든 모델이 video and images를 기본 처리하여 OCR 및 차트 이해 등의 작업을 수행합니다. E2B and E4B 모델은 음성 인식 및 이해를 위한 native audio input도 지원합니다.
긴 컨텍스트 처리: 엣지 모델은 128K context window를 지원하며, 대형 모델은 최대 256K를 지원하여 긴 문서나 리포지토리를 포함한 프롬프트를 처리할 수 있습니다.
다국어 기능: 140개 이상의 언어로 기본 훈련되어 광범위한 언어 애플리케이션 개발을 지원합니다.

하드웨어와 지연 요구사항에 맞는 크기 선택 (엣지/로컬 멀티모달 사용 시 E2B/E4B; 적합한 GPU/워크스테이션에서 더 강력한 추론 시 26B/31B).
모델 가중치를 로컬에서 실행하고 애플리케이션 워크플로에 통합합니다.
작업별 성능이 필요할 때 작업에 미세 조정; Gemma 4는 하드웨어에서 효율적으로 실행 및 미세 조정되도록 크기가 조정되었습니다.
도구 호출과 기계 판독 가능 결과를 생성하는 에이전트 유사 플로우를 구축할 때 function-calling 및 structured JSON outputs 등의 모델 기능을 사용합니다.

자율 도구 사용 에이전트 구축: function-calling과 structured JSON output을 사용하여 외부 도구나 API와 상호작용하는 다단계 워크플로를 실행합니다.
로컬 우선 코딩 어시스턴트: 원격 추론 없이 워크스테이션에서 Gemma 4를 오프라인 실행하여 코드 생성을 수행하고, 개발자 워크플로에 맞게 응답을 구조화합니다.
문서 내 OCR 및 차트 이해: 관련 모델 변형에 이미지(및 비디오 콘텐츠)를 전송하여 OCR로 텍스트 추출 또는 차트 해석을 수행합니다.
음성 지원 엣지 애플리케이션: 낮은 지연 환경에서 음성 인식 및 이해를 위해 오디오 입력을 지원하는 E2B 또는 E4B를 사용합니다.
장문 문서 분석: 256K 컨텍스트 윈도우를 가진 모델에 긴 문서나 리포지토리 컨텍스트를 입력하여 지속 추론이 필요한 작업을 지원합니다.

Gemma 4는 오픈 소스인가요? Gemma 4는 Apache 2.0 license로 배포됩니다.
사용 가능한 모델 크기는 무엇인가요? 패밀리는 Effective 2B (E2B), Effective 4B (E4B), 26B Mixture of Experts (MoE), 31B Dense로 출시됩니다.
Gemma 4는 에이전트를 위한 도구 사용을 지원하나요? 네. 에이전트 워크플로를 위한 기본 function-calling, structured JSON output, native system instructions를 명시합니다.
Gemma 4가 처리할 수 있는 입력 유형은 무엇인가요? 모든 모델이 video and images를 기본 처리합니다. E2B and E4B 모델은 음성 인식 및 이해를 위한 native audio input도 지원합니다.
처리 가능한 컨텍스트 양은 얼마나 되나요? 엣지 모델은 128K 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 대형 모델은 최대 256K를 지원합니다.

기타 오픈 웨이트 LLM 패밀리: 로컬 실행 가능한 오픈 모델이 주로 필요하다면, 다양한 크기와 컨텍스트 길이를 제공하는 다른 오픈 웨이트 언어 모델 패밀리와 Gemma 4를 비교하세요.
독점 클라우드 기반 에이전트 플랫폼: 로컬 추론 대신 에이전트 실행과 도구 오케스트레이션을 위한 관리형 서비스를 선호한다면, 클라우드 기반 옵션이 인프라 노력을 줄여주지만 모델을 원격으로 실행합니다.
다른 벤더의 멀티모달 모델: OCR/비디오/차트 + 음성 요구사항이 있다면, 사용 예정 모달리티(이미지/비디오 및 오디오)를 명시적으로 지원하는 멀티모달 모델 패밀리와 비교하세요.
모델 오케스트레이션 프레임워크 (에이전트 런타임): 신뢰할 수 있는 도구 호출과 구조화된 출력이 주목표라면, 여러 기본 모델 제공자와 함께 사용할 수 있는 에이전트 오케스트레이션 라이브러리/프레임워크를 고려하세요.