MODEL RELEASE (모델 출시)
구글 공개 모델 'Gemma 4' 출시… 추론·에이전트용으로 설계
구글이 공개 모델 Gemma 4를 Apache 2.0 라이선스로 내놨습니다. 휴대폰용 E2B·E4B부터 노트북·워크스테이션용 26B MoE·31B까지 네 가지 크기로, 구글은 '파라미터당 지능'이 가장 높은 공개 모델이라고 소개했습니다. 이전 Gemma와 달리 상업적 이용이 자유로운 표준 오픈소스 라이선스를 택한 점이 큰 변화입니다.
핵심 사실 · 한눈에 보기
- 4월 2일 구글이 Gemma 4를 E2B, E4B, 26B MoE, 31B Dense 네 가지 크기로 공개했습니다.
- 상업적 이용이 허용되는 Apache 2.0 라이선스로 배포됩니다.
- 작은 모델(E2B·E4B)은 맥락 12만8천 토큰, 큰 모델은 최대 25만6천 토큰이며, 140개 넘는 언어로 학습됐습니다.
- 모든 모델이 이미지·영상을 이해하고, E2B·E4B는 음성 입력도 받습니다.
- 구글은 31B가 Arena AI 텍스트 순위에서 공개 모델 3위, 26B가 6위였다고 밝혔습니다(4월 1일 기준).
크기별로 무엇에 쓰나
구글은 Gemma 4가 Gemini 3와 같은 연구·기술로 만들어졌고, 단순 대화를 넘어 여러 단계 계획, 함수 호출, 구조화된 JSON 출력 같은 에이전트 기능을 기본 지원한다고 밝혔습니다.
- E2B·E4B: 휴대폰·라즈베리파이·Jetson Orin Nano 같은 기기에서 오프라인 실행. 추론 시 실질 20억·40억 파라미터만 써서 메모리와 배터리 절약. 퀄컴·미디어텍과 협력
- 26B MoE: 추론 때 전체 중 38억 파라미터만 작동해 빠른 응답
- 31B Dense: 품질 최우선, 미세조정의 바탕
- 26B·31B: 양자화하지 않은 bfloat16 가중치가 H100 80GB GPU 한 장에 들어가고, 양자화 버전은 일반 소비자용 GPU에서 실행
라이선스가 바뀌었다
구글은 '여러분의 의견을 들었다'며 Gemma 4를 Apache 2.0으로 냈다고 밝혔습니다. 기업이 데이터·인프라·모델을 완전히 통제하는 '디지털 주권'의 바탕이 된다는 설명입니다. 상업적 이용 조건이 분명한 표준 라이선스라, 법무 검토 부담이 큰 기업에는 도입 장벽이 낮아지는 변화입니다.
구글에 따르면 첫 세대 이후 Gemma는 4억 번 넘게 내려받혔고, 10만 개 넘는 변형 모델이 만들어졌습니다.
AI마중 POINT · 해석
봐야 할 지점
공개 모델 경쟁의 기준이 '가장 큰 모델'에서 '같은 크기에서 얼마나 똑똑한가'로 옮겨가고 있습니다. 구글이 '바이트당 가장 유능한'이라는 표현을 쓰고, 20배 큰 모델보다 낫다는 순위 결과를 앞세운 이유입니다. GPU 한 장이나 휴대폰에서 돌릴 수 있는 크기에서 성능을 끌어올려야 실제로 쓰는 사람이 늘어납니다.
구글 입장에서는 유료 Gemini와 무료 Gemma를 함께 운영하는 전략입니다. 기기 안 AI(안드로이드 AICore)와 개발자 생태계는 Gemma로, 최고 성능 서비스는 Gemini로 나누는 구조입니다. 다만 순위 결과는 발표 시점 기준이며 이후 바뀔 수 있습니다.
그래서 나한테는?
누구에게 쓸모 있나
- 데이터를 밖으로 보내기 어려운 기업: 사내 서버 GPU 한 장으로 26B·31B를 돌려 볼 수 있습니다.
- 개인 개발자: Hugging Face, llama.cpp, MLX 등에서 첫날부터 지원돼 노트북에서 코딩 보조로 시험해 볼 수 있습니다.
- 안드로이드 개발자: AICore 개발자 프리뷰에서 에이전트 흐름을 먼저 만들어 볼 수 있다고 구글은 밝혔습니다.
- 한국어 사용자: 140개 넘는 언어로 학습됐다고 했지만, 한국어 성능은 따로 공개되지 않았습니다.
미확인 · 공식 발표만으로 알 수 없는 것
확인할 것
- Hugging Face 소개 글(10월 2일 확인)에는 이미지·음성을 별도 인코더 없이 처리하는 12B Unified 변형도 올라 있습니다. 출시 당시 구글 발표의 네 가지 크기에는 없던 모델이라, 추가 시점은 이 사이트가 확인한 자료에 나오지 않습니다.
- 구글 측 벤치마크 세부 수치는 모델 카드에 있으며, 이 발표 글에는 요약만 나옵니다.
SOURCE공식 원문 + 추가 출처
- PRIMARY · 공식Gemma 4: Byte for byte, the most capable open modelsGoogle (The Keyword · AI) · blog.google · 발표 2026.04.02 · 확인 2026.10.05
- SECONDARY · 공식Gemma 4: Byte for byte, the most capable open modelsGoogle DeepMind · deepmind.google · 발표 2026.04.02 · 확인 2026.10.05
- SECONDARY · 공식Welcome Gemma 4: Frontier multimodal intelligence on deviceHugging Face Blog · huggingface.co · 발표 2026.04.02 · 확인 2026.10.05
수집 2026.10.01 · 정리 2026.10.01 · 수정 2026.10.05 · 원문 본문은 옮기지 않았습니다. 회사가 밝힌 수치·성능은 본문에서 출처를 붙여 구분했습니다.