北京
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Google上周刚发布的Gemma 4，号称能在单张显卡上跑270亿参数模型。结果首批尝鲜的开发者发现，这玩意儿跟Claude Code根本不对付——连技能库都加载不了，直接罢工。
一位用户在本地用Ollama部署后，3分钟就放弃了。「It can't even load and execute skills, so I had to stop。」同样的配置，切到Ollama自带的聊天界面倒是能正常对话，响应速度和回答质量都算及格。
问题出在工具调用层。Claude Code这类AI编程助手极度依赖模型的function calling能力，而Gemma 4在这个环节明显掉链子。这不是性能问题，是接口兼容性的硬伤——模型能聊天，但没法干活。
Google官方文档里把Gemma 4的定位写得模糊：既想讨好想本地部署的极客，又想蹭企业级工具链的热度。现在看，两头都差点意思。单卡跑大模型的卖点很香，但生态缺口比显存瓶颈更难填。
那位开发者最后把Gemma 4留在了Ollama的聊天窗口里，当成了一个"还不错的聊天机器人"——270亿参数，最终归宿是跟用户闲聊。
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