Gemma4

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多模态大模型三年走完三代架构 — 中国玩家领跑第二代，Google 抢跑第三代

从 LLaVA 的'翻译官'到 Gemma4 的'原生大脑'，多模态大模型用三年跨过三代架构。中国玩家靠第二代稳居前列，但 Google 押注的第三代可能是下一个分水岭。

Gemma4 12B 在本地成功跑通，却在接入 Claude Code 后频繁输出失控、循环报错。值得我们关心的是，这暴露出一个更现实的判断：本地模型“能聊天”不等于“能进工作流”，真正门槛在 Agent 环境下的稳定承载能力。

Reddit 上一个获得 103 点赞、148 条回复的帖子，集中暴露了本地运行 AI 模型时「工具调用」功能的真实状态：模型声称完成了任务，文件根本不存在；声称网站已就绪，打开是空文件。这不是个案，而是当前开源小模型在执行复杂指令时的普遍短板——值得所有正在评估「私有化部署 AI」方

Reddit 上一个关于「聊天与问答场景下 Qwen 3 35B 和 Gemma 4 26B 哪个更好」的提问，引发大量本地部署用户讨论。这件事本身不大，但背后的信号值得关注：越来越多人开始绕开官方基准测试，用自己的实际使用场景做选型依据，小模型市场的竞争逻辑正在悄悄换轨。

Full- stack guide: Ollama + OrbStack + frp + Nginx exposes local Gemma 4 inference to the public internet via HTTPS.

Reddit 用户对本地与云端大模型进行 Python Turtle 绘图基准测试，发现 Gemma4 与 Gemini 在视觉风格上高度相似，本地量化模型表现强劲。