北京
上周有个朋友跟我吐槽，花了三小时把Gemma 4 27B跑起来，结果发现显存爆了。问题是，他手里只有一张24G的卡。这不是技术问题，是选型问题——Gemma 4家族太宽了，从树莓派能跑的轻量版到60G+显存才能喂饱的重型款，共用同一个名字，营销话术也差不多。
这篇文章只回答一个问题：在你的硬件、延迟预算、任务类型、隐私要求这些真实约束下，该选哪一款，凭什么？
先泼一盆冷水。MMLU分数最高的模型，往往不是最能打的那个。VRAM上限、吞吐需求、部署复杂度，这些才是生产环境的硬指标。
Google这次放了四张牌：E2B、E4B两个稠密小模型，27B稠密大模型，26B MoE稀疏大模型。两个大的都支持128K上下文，两个小的看运行时配置。
注意MoE的坑：26B参数全进显存，路由时只激活一部分。所以显存占用和27B稠密差不多，吞吐优势得在批量服务时才体现，单请求未必更快。
看分数的话，MMLU测通识推理，HumanEval测代码生成。但生产系统真正在乎的——指令跟随稳定性、检索质量、长上下文召回、负载下的延迟——这些基准测都没测。分数只能当第一道筛子，别当判决书。
128K上下文是27B和MoE的专属，靠混合滑动窗口+全局注意力实现。但窗口越大，KV缓存越吃显存，延迟越难看。实测数据会因量化级别、运行时栈、提示风格、批次大小而波动，务必用自己的 workload 跑一遍再定。
最后说人话：边缘设备或隐私优先场景，看E2B/E4B；要长上下文且显存充裕，27B稠密最稳；批量服务、追求吞吐上限，MoE值得一试。但别光看名字选，先算清楚你的显存账和延迟账。
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