东吴证券发布研报称，发布Gemma 4系列开源模型，支持Agent推理、多模态、长上下文及多语言能力。技术聚焦内存效率优化，降低端侧部署门槛，扩大设备覆盖范围。Apache 2.0协议放开商用，结合Android生态落地，有望驱动端侧硬件升级与新一轮换机周期。

　　东吴证券主要观点如下：

　　4月3日，Google发布新一代开源语言模型Gemma 4，包括E2B、E4B、26B及31B四个版本。Gemma4全系模型支持以下能力：Agent和复杂推理：支持多步骤推理与复杂逻辑规划，具备面向Agent场景的自主工作流执行能力，可调用多种工具与API。多模态：所有模型原生支持图像与处理，并在OCR与图表理解等任务中表现突出，其中E2B/E4B版本额外支持原生音频输入。离线代码生成：支持本地环境下代码生成。长上下文：小模型支持128K上下文窗口，大模型最高支持256K上下文，显著提升长文档与复杂任务处理能力。多语言能力：已在超过140种语言上进行原生训练。

　　从技术演进路径来看，Gemma 4的迭代围绕内存、交互能力等端侧部署的核心瓶颈进行优化。具体来看，1）在模型架构层面延续Per-Layer Embeddings机制，以E2B为例，总参数约5B，但实际推理仅需加载约2B核心权重，其余通过CPU按需调用，这一变化降低终端硬件的使用门槛，使模型可在当前存量中端设备上运行，扩展了端侧AI的可触达设备基数。2）在长上下文能力上，通过“交替式滑动窗口+全局注意力”以及Shared KVCache设计，大幅优化内存使用效率：多数层仅处理局部token，少数层负责全局建模，同时复用缓存避免重复计算，使KV缓存需求较传统全注意力机制下降74%。在端侧内存受限的背景下，这一优化直接决定模型是否具备处理长文档、多轮对话等真实工作负载的能力，是端侧AI走向生产力工具的关键。3）在能力边界上，Gemma 4将

　　从生态角度看，Gemma系列前几代版本使用Google自定义许可证，对商用场景存在一定限制。本次Gemma 4切换至Apache 2.0协议，在无强制使用政策约束的前提下提供完全商业自由，显著降低企业采用门槛，有望吸引更多开发者与商业客户回流。另一方面，Gemma 4将作为Gemini Nano 4的基础模型，并计划于年内落地新一代旗舰Android设备，承担下一代端侧模型基座角色。据官方披露，自首代发布以来Gemma累计下载量已超过4亿次，拥有超过10万个衍生模型，初步形成Gemmaverse开发者生态。该行认为在开源协议放宽与Android体系导入的双重驱动下，Gemma 4所代表的端侧模型能力升级有望显著拓展端侧AI能力边界，并进一步催化终端硬件性能升级与新形态产品创新，带动新一轮换机周期与品类突破。

　　技术创新不及预期风险，终端需求不足风险，宏观环境风险。