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Gemma 团队将于8月20日举办线下活动，庆祝 Gemma 模型即将突破10亿下载量，届时将有现场演示和开放模型社区成员参与。

一位用户分享了一个观察：Qwen 和 Gemma 对代码的分词方式非常不同，对于相同的 HTML/JS 输入，Qwen 使用的 token 数量远少于 Gemma，这可能解释了它们在编程和语言任务上的表现差异。他们还提到了 LiquidAI 的一个可能使用更高效分词器重新训练模型的项目。

Scotoma-2 是 Gemma-4-31B-it 的更新微调版本，通过有针对性的偏好训练减少了重复性写作毛病，同时保留了基础模型的智能。它并非无审查，但旨在为角色扮演生成更干净、更不恼人的文本。

有用户报告，对于 Gemma 4 31b，将 f16 MTP 草稿模型量化到 Q4_K（而不是默认的 Q4_0）在双 3090 上解码速度大约提升 10%（从 65 TPS 到 72 TPS），而 Q2_K 表现更差。

一位独立开发者更新了 AttnRes 项目：用基于注意力的路由替代标准残差流，通过渐进式切换计划和 top-K logits 从 Gemma 4 31b 进行蒸馏，并计划推出一个 Apache 2.0 社区模型。

用户在本地编码基准测试中对 DeepSeek v4 Flash 与 Qwen3.6-27B、Qwen3.5-122B 和 Gemma 4 31B 进行了对比，发现 Flash 总体胜出，但 Qwen 122B 表现惊人，首次尝试成功率更高且 token 消耗更低。

VIDRAFT 团队分享了他们在 Fast Gemma 挑战赛中使用的已验证的最先进推理优化配方，在单个 A10G 上使用完全公开的基于 vLLM 的配置，实现了 510.58 TPS，PPL 为 2.39。

谷歌DeepMind的新论文SkillSmith将前缀键值缓存视为一种输入模态，在推理时把文本知识与现有权重组合成冻结的Gemma 3 4B模型的新前缀缓存，从而无需针对特定目标的训练运行即可改进适应能力。

一位用户让一个小型LLM（Gemma4-31b）在笔记本电脑上运行了将近一天，用来分析 r/LocalLLaMA，结论是出色的开放权重研究确实存在，但被基准测试闹剧和硬件炫耀所掩盖。

关于如何从零实现基于Google Gemma架构的扩散模型的教程。

关于Google Gemma模型新版本的预告或询问，暗示即将发布。

Sundar Pichai 庆祝 Gemma 模型系列下载量达到 9 亿，预计将突破 10 亿。

Gemma 下载量已突破9亿，标志着该AI模型的一个重要里程碑。

一份通过调整n_max参数来优化MTP（多令牌预测）性能的指南，附带了多种模型（如Gemma-31b和Qwen）在P100和V100 GPU上的基准测试结果。

这项预注册研究测试了和乐（一种几何度量）是否集中在Gemma 2 2B语言模型的主动SAE特征平面上。与语义集中预测相反，主动特征平面比匹配的混合特征控制平面携带更少的和乐，导致了一个狭窄的操作性反转，其根本原因仍然未知。

作者讲述了使用Gemma模型翻译推理痕迹时遇到的问题，模型执行了文本中的指令而非进行翻译，突出了指令与有效负载之间的边界失效。

Google Developer Experts在Sonoma Raceway使用Antigravity、Gemini和Gemma（在Pixel 10上）部署了AI Race Coach，以100英里/小时的速度提供瞬间遥测指导，展示面向高风险环境的可信赖AI。

Gemma-4-26B-a4B采用更新的聊天模板，在微调后的指令模式和推理效率上优于Qwen3.6-MoE和Qwen3.5-MoE。

一项对 Gemma 密集模型（31B）与 MoE 模型（26B）的实际基准测试显示，MoE 模型每次查询速度快 25.5%，成本低 20%，且质量相同，验证了理论上的成本节约。

Sundar Pichai 提醒大家，Google 是建立在开源之上的，并将同样的理念应用于 AI，Gemma 模型专为边缘设备设计，同时指出前沿模型需要巨大的资本投入。