4월 2일, Google DeepMind가 Gemma 4를 출시했다.
첫 번째 Gemma는 아니지만, 이전과 다른 두 가지 점이 있다. Apache 2.0 라이선스로 전환되었고, 31B 버전이 Arena AI 오픈소스 순위에서 3위를 차지했다는 점이다.
4개 모델, 어떻게 선택할까?
| 모델 | 유형 | 활성 파라미터 | 컨텍스트 | 특수 기능 |
|---|---|---|---|---|
| E2B | 고밀도(온디바이스 최적화) | 2B | 128K | 오디오 입력 |
| E4B | 고밀도(온디바이스 최적화) | 4B | 128K | 오디오 입력 |
| 26B A4B | MoE | ~4B | 256K | — |
| 31B | 고밀도(플래그십) | 31B | 256K | — |
E2B와 E4B는 스마트폰과 엣지 디바이스용으로 설계되었으며, 네이티브 오디오 입력(음성 인식)을 지원하고 텍스트, 이미지, 오디오를 포괄하는 멀티모달을 제공한다. 26B MoE 설계는 DeepSeek와 동일한 방식으로, 총 26B 파라미터지만 추론 시 약 4B만 활성화되어 가성비가 높다.
31B는 플래그십으로, Arena AI 텍스트 순위에서 오픈소스 모델 중 3위, 26B MoE는 6위를 기록했다. 두 대형 버전 모두 파라미터 수가 20분의 1에 불과한 경쟁사보다 뛰어난 성능을 보여준다.
Apache 2.0 전환의 의미
이전 Gemma 시리즈는 사용 제한이 있는 맞춤형 라이선스를 사용했으며, 상업적 사용을 위해서는 Google과 개별 협상이 필요했다. Apache 2.0으로 전환 후:
- 상업적 사용이 자유로우며, 신청 불필요
- 코드 수정 및 재배포 가능
- 추가 조항 불필요
이는 Qwen 3의 Apache 2.0 오픈소스 전략과 같은 방향이다. 오픈소스 대규모 모델의 라이선스 경쟁에서 Apache 2.0이 사실상 표준 답안이 되었으며, 제한적 라이선스를 사용하는 쪽이 불리해지고 있다.
온디바이스 성능은 얼마나 실용적인가?
E2B와 E4B는 스마트폰과 라즈베리 파이용으로 설계되었다. Google에 따르면, E4B는 이전 버전보다 4배 빠르고 전력 소비가 60% 감소했다. E2B는 3배 더 빠른 성능과 낮은 지연 시간을 제공한다.
현재 플래그십 스마트폰의 저장 용량과 연산 능력을 고려하면, E4B는 원활하게 실행될 것으로 보인다. Google은 Gemma 4가 올해 말 Android 기기에서 Gemini Nano 4의 기본 모델로 사용될 것이라고 명시했다. 즉, 개발자 전용이 아니라 최종적으로 일반 사용자의 스마트폰에 탑재될 예정이다.
Meta Llama 4와 비교하면?
동시에 Meta도 Llama 4를 추진하고 있다. 두 회사 모두 오픈소스에서 경쟁하며, MoE 또는 효율적인 온디바이스 아키텍처를 사용하고, 멀티모달을 지원하며, Apache 2.0 라이선스를 사용한다.
Gemma 4의 차별화 포인트는 온디바이스에 있다. E 시리즈의 오디오 입력 지원과 초저전력 설계는 Llama 4가 현재 집중적으로 개발하지 않은 분야다. 모바일이나 IoT 시나리오에서 개발하는 경우, Gemma 4의 E 시리즈는 진지하게 고려할 가치가 있다.
140개 이상의 언어 지원은 비영어 시나리오에서도 중요하다. 중국어 성능이 어떤지는 커뮤니티 테스트가 완료된 후에 확인할 수 있을 것이다.
출처: CocoLoop, Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models(Google DeepMind Blog); Google Releases Gemma 4 in Four Model Sizes Under Apache 2.0 License(gHacks Tech News); Announcing Gemma 4 in the AICore Developer Preview(Android Developers Blog)