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Gemma 4 QAT 模型发布：优化移动端与笔记本的压缩效率

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自从两个月前发布 Gemma 4 以来，我们一直在不断努力扩展其功能。首先，我们引入了多令牌预测 (MTP) 来加速推理，就在几天前，我们发布了 12B 模型来弥补 E4B 和 26B MOE 模型之间的差距。

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  • 发布时间：2026年6月6日
  • 作者：编辑部

文章摘要

自从两个月前发布 Gemma 4 以来，我们一直在不断努力扩展其功能。首先，我们引入了多令牌预测 (MTP) 来加速推理，就在几天前，我们发布了 12B 模型来弥补 E4B 和 26B MOE 模型之间的差距。

自从两个月前发布 Gemma 4 以来，我们一直在不断努力扩展其功能。首先，我们引入了多令牌预测 (MTP) 来加速推理，就在几天前，我们发布了 12B 模型来弥补 E4B 和 26B MOE 模型之间的差距。 今天，我们发布了通过量化感知训练 (QAT) 进行优化的新检查点，使 Gemma 4 更加高效，以便您可以在日常边缘设备和消费类 GPU 上本地运行模型。 通过在训练期间模拟量化，QAT 可以最大限度地减少模型压缩时的质量损失…

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