구글, 310억 파라미터를 갖춘 ‘Gemma 4’를 오픈소스로 공개… 최상위 모델들과 경쟁
4월 3일 오전 4시 3분, 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 새로운 오픈소스 모델 시리즈인 ‘Gemma4’를 공식 출시했습니다. 이번 출시는 이전 버전 출시로부터 정확히 1년 만입니다. 구글은 성능 면에서 ‘세대적 도약’을 이룬 것은 물론, 오픈소스 정책에 있어서도 중요한 변화를 단행했습니다. 바로 자체 독점 라이선스에서 널리 채택된 아파치 2.0( Apache 2.0) 라이선스로 전환한 것입니다. 이 변경을 통해 개발자들은 상업적 목적으로도 모델을 자유롭게 사용하고 수정할 수 있게 되었습니다.

전체 라인업: 모바일부터 워크스테이션까지 아우르는 4가지 모델
Gemma4는 모든 시나리오를 아우르는 4가지 서로 다른 모델로 출시됩니다:
31B Dense (플래그십): 310억 개의 완전 활성화된 파라미터를 갖추고 있으며, 256K라는 초장문 컨텍스트를 지원합니다. Arena AI 오픈소스 리더보드에서 3위를 차지했습니다. 비양자화 버전은 단일 H100 GPU에서 실행 가능합니다.
26B A4B MoE (가성비 리더): 총 252억 개의 파라미터를 갖춘 Mixture-of-Experts 아키텍처를 활용하며, 추론 시에는 그중 38억 개만 활성화됩니다. 추론 속도는 40억 파라미터 모델에 필적하지만 품질은 동급 제품들을 능가하여 리더보드 6위를 차지했습니다.
E4B 및 E2B (Edge Elite): 모바일 및 임베디드 기기에 최적화되었습니다. Per-Layer Embeddings 기술을 사용하여 유효 매개변수를 각각 45억 개와 23억 개로 압축했습니다. E2B 모델은 특정 기기에서 메모리 사용량을 1.5GB 미만으로 줄일 수 있습니다.

성능의 도약: 코드 및 수학 처리 능력에서 큰 향상
이전 세대인 Gemma327B와 비교했을 때, Gemma4는 핵심 벤치마크에서 획기적인 개선을 보였습니다:
수학 경시대회: AIME2026 테스트 점수가 20.8%에서 89.2%로 급증했습니다 .
프로그래밍 역량: Codeforces ELO 등급이 110에서 2150으로 상승했습니다. LiveCodeBench에서 성능은 29.1%에서 80.0%로 향상되어, 현재 이용 가능한 오픈소스 프로그래밍 어시스턴트 중 가장 뛰어난 성능을 자랑합니다.
종합적 추론 능력: 대학원 수준의 과학 문제(GPQA Diamond)에 대한 정답률이 42.4%에서 84.3%로 거의 두 배 가까이 증가했습니다 .
다국어 능력: 140개 이상의 언어를 기본적으로 지원하며, MMMLU에서 88.4%의 점수를 기록했습니다.

핵심 기능: 내장된 "사고 모드" 및 에이전트 기능
Gemma4는 단순히 파라미터 수가 늘어난 것만이 아닙니다. 이 모델은 상호작용 논리를 주력 모델인 Gemini와 일치시킵니다:
사고 모드: 모델이 답변을 제공하기 전에 다단계 계획을 처리할 수 있도록 하는 내부 추론 모드를 포함하여, 복잡한 작업의 정확도를 크게 향상시킵니다.
에이전트 기본 지원: 함수 호출 및 구조화된 JSON 출력을 지원합니다. Google은 동시에 오픈소스 에이전트 개발 키트(ADK)를 출시하여, 기기 내 모델이 "지능형 에이전트" 역할을 수행할 수 있도록 했습니다.
심층 다중 모달: 모든 버전이 이미지 및 비디오 입력을 지원합니다. 소형 모델조차도 음성 인식 및 번역을 위한 추가 오디오 인코더를 포함하고 있습니다.
업계 관점: 오픈소스 분야의 "권력 재편"
지난 1년 동안 DeepSeek, Qwen, GLM과 같은 국내 오픈소스 모델들이 급속히 발전하면서, 오픈소스 분야에서 구글의 영향력은 다소 약화되었습니다. Gemma4의 출시는 "극한의 에지 측 엔지니어링"과 "보다 철저한 라이선스 개방성"을 통해 구글이 다시 선두로 복귀했음을 시사합니다.
결론: 기술 거대 기업들이 "진정성"을 이야기하기 시작할 때
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