Google · Gemma

Gemma 4

구글의 오픈 웨이트 로컬 실행 모델

출처 연결됨중급오픈 웨이트 다운로드 자체는 무료 (Apache 2.0) — 실제 추론 인프라 비용은 별도이며 공식 소스가 명시하지 않음26B/31B 모델 최대 256K 토큰, E2B/E4B(엣지) 모델 최대 128K 토큰 (공식 블로그 및 Hugging Face 모델 카드 기준)한국어 확인 필요업데이트 2026-08-31T15:22:06.001+00:00 · 마지막 확인 2026-09-01T00:00:00+00:00

다른 모델과 비교하기

한 줄 정리

Gemma 4는 2026년 4월 2일 공식 발표된 Google의 최신 오픈 웨이트 모델 세대로, E2B·E4B·26B(MoE)·31B(Dense) 크기로 제공됩니다. Hugging Face 모델 카드(google/gemma-4-31b) 기준 Apache 2.0 라이선스로 전환되어 상업적 이용이 명확히 허용됩니다. 140개 이상 언어로 사전학습되었고, 31B 모델은 컨텍스트 최대 256K 토큰을 지원한다고 공식 소스에 명시되어 있습니다.

쓸 수 있는 조건인지 먼저 보기

장비 환경

확인 필요

공식 발표 페이지와 Hugging Face 모델 카드에는 구체적 VRAM/GPU 사양이 명시되지 않았습니다. E2B/E4B는 모바일·노트북급, 26B/31B는 '단일 GPU'를 목표로 한다는 정성적 설명만 확인했습니다.

비용

모델 가중치 다운로드 자체는 무료

Hugging Face, Kaggle 등에서 무료 다운로드 가능(Apache 2.0). 실제 추론 비용은 사용자가 준비하는 인프라(GPU/클라우드)에 따라 달라지며 공식 소스가 이 비용을 명시하지 않습니다.

상업 이용

허용 (Apache 2.0)

Hugging Face 모델 카드(google/gemma-4-31b)가 명시적으로 Apache 2.0 라이선스를 표기하며 상업적 사용·수정·배포를 허용합니다. 이전 Gemma 세대의 전용 'Gemma Terms of Use'에서 변경된 것으로, 공식 블로그도 이 라이선스 변경을 발표의 핵심으로 다룹니다.

한국어 / 난이도

한국어 확인 필요

난이도 기준 중급

사실과 해석을 나눠서 봅니다

왼쪽은 출처로 확인 가능한 내용, 오른쪽은 aiagentmoa의 한국어 사용자 관점 판단입니다.

SOURCE / FACT

Release Date · 2026-04-02출처: Gemma 4 announcement (Google Blog)
License · Apache 2.0 (Hugging Face 모델 카드 google/gemma-4-31b 기준)출처: Gemma 4 announcement (Google Blog)
Parameter Count (31B variant) · 총 30.7B 파라미터, Dense 구조출처: Gemma 4 announcement (Google Blog)
Context Window · E2B/E4B 128K, 26B/31B 최대 256K 토큰출처: Gemma 4 announcement (Google Blog)
Model Sizes · E2B, E4B, 26B(MoE), 31B(Dense) — 공식 블로그 기준. deepmind.google 페이지는 12B 크기도 추가로 언급함출처: Gemma 4 announcement (Google Blog)
AIME 2026 Benchmark · 31B 89.2%, 26B(MoE) 88.3% (공식 발표 기준)출처: Gemma 4 announcement (Google Blog)
Multilingual · 140개 이상 언어로 사전학습, 35개 이상 언어 즉시 지원 (Hugging Face 모델 카드 기준)출처: Gemma 4 announcement (Google Blog)

KOREAN INTERPRETATION (판단)

상업 이용aiagentmoa 판단: Apache 2.0으로 전환되어 상업적 이용이 명확히 허용되는 것으로 판단합니다. 이전 Gemma 세대의 전용 라이선스와 달리 별도 약관 검토 부담이 줄어든 것으로 보입니다.근거: Hugging Face 모델 카드가 명시적으로 Apache 2.0을 표기하고, 공식 블로그도 라이선스 변경을 발표의 핵심으로 다룹니다.
로컬 실행 하드웨어aiagentmoa 판단: '확인 필요'로 유지합니다 — 크기별 권장 사양을 공식 소스가 수치로 제공하지 않습니다.근거: 공식 블로그/모델 카드는 '모바일', '단일 GPU' 같은 정성적 설명만 제공하고 VRAM 등 정량적 요구사항을 명시하지 않습니다.
한국어 지원aiagentmoa 판단: 'unknown'을 유지합니다.근거: 140개 이상 언어 학습, 35개 이상 언어 지원이라는 문구는 확인했으나 한국어가 그 목록에 명시적으로 포함된다는 공식 문구는 이번 조사에서 확인하지 못했습니다.

출처

Gemma 4 announcement (Google Blog)

잘하는 것

· Apache 2.0 라이선스로 상업적 이용·수정·재배포가 자유로움 (이전 Gemma 세대의 전용 이용 약관에서 변경됨)
· E2B부터 31B까지 다양한 크기로 모바일 기기부터 단일 GPU까지 대응
· 31B 모델 AIME 2026 수학 벤치마크 89.2%, 26B(MoE)는 88.3% 기록 (공식 발표 기준)
· 140개 이상 언어로 사전학습, 35개 이상 언어 즉시 지원 (Hugging Face 모델 카드 기준)

한계

· 한국어가 지원 언어 목록에 명시적으로 포함되어 있는지 공식 소스에서 확인하지 못함
· 사실과 다른 정보를 생성할 수 있다고 모델 카드에 명시됨
· 로컬 실행을 위한 정확한 하드웨어(VRAM 등) 요구사항은 공식 소스에서 수치로 확인하지 못함
· 26B는 MoE(128개 전문가 중 8개 활성화) 구조, 31B는 완전 Dense 구조로 아키텍처가 서로 다름

이럴 때 좋아요

로컬·온프레미스 환경에서 오픈 웨이트 모델을 직접 실행하려는 개발자
상업적 재배포나 파인튜닝이 필요한 프로젝트

실행 경로

검증됨 · 출처 연결됨 · 가이드형 · 확인 필요 네 가지 상태로만 표시합니다. 확인 필요 경로는 실행을 권하지 않습니다.

검증됨중급마지막 확인 2026-09-01T00:00:00+00:00

공식 발표 페이지 확인

Google 공식 블로그에서 Gemma 4 사양과 벤치마크를 확인합니다.

직접 확인한 실행 경로입니다. · 근거: Gemma 4 announcement (Google Blog)

검증됨중급마지막 확인 2026-09-01T00:00:00+00:00

Hugging Face 모델 카드 확인

라이선스, 파라미터, 컨텍스트 등 상세 스펙을 모델 카드에서 확인합니다.

직접 확인한 실행 경로입니다. · 근거: Gemma 4 announcement (Google Blog)

검증됨중급마지막 확인 2026-09-01T00:00:00+00:00

Gemma 모델군 공식 페이지 확인

deepmind.google의 Gemma 모델군 페이지에서 크기별 변형과 다운로드 경로(Hugging Face, Kaggle, Ollama, LM Studio 등)를 확인합니다.

직접 확인한 실행 경로입니다. · 근거: Gemma 4 announcement (Google Blog)

가이드형초급마지막 확인 2026-09-01T00:00:00+00:00

가장 쉬운 사용 경로 확인

설치 전 내 목적과 환경(로컬 vs 클라우드)에 맞는 경로부터 고릅니다.

가이드를 따라 설정하는 경로입니다.

Gemma 4

한 줄 정리

쓸 수 있는 조건인지 먼저 보기

사실과 해석을 나눠서 봅니다

SOURCE / FACT

KOREAN INTERPRETATION (판단)

출처

잘하는 것

한계

이럴 때 좋아요

실행 경로

공식 발표 페이지 확인

Hugging Face 모델 카드 확인

Gemma 모델군 공식 페이지 확인

가장 쉬운 사용 경로 확인

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