Google เปิดตัว Gemma 4 อย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 2 เมษายน 2026 โดยเป็นหนึ่งในโมเดลโอเพนซอร์สที่ทรงพลังที่สุดเท่าที่มีมา จนถึงปัจจุบัน Gemma 4 ได้สร้างความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในด้านการเรียกฟังก์ชันแบบเนทีฟ เวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ และความสามารถด้านการรับรู้แบบมัลติโหมด และยังนำมาใช้ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ที่เป็นมิตรต่อการใช้งานเชิงพาณิชย์ เพื่อมอบอิสระและความยืดหยุ่นที่ไม่เคยมีมาก่อนให้แก่นักพัฒนาและองค์กรทั่วโลก
Gemma 4 คืออะไร? จุดเด่นหลักดูครั้งเดียวจบ
Gemma 4 คือชุดโมเดลภาษาโอเพนซอร์สขนาดใหญ่ที่ Google DeepMind พัฒนาขึ้น ซึ่งใช้เทคโนโลยีร่วมกับตระกูลโมเดล Gemini จุดเด่นหลักประกอบด้วย:
ความสามารถในการอนุมานขั้นสูง: รองรับการวางแผนหลายขั้นตอนและการอนุมานเชิงตรรกะลึก ชนะอย่างชัดเจนในแบบทดสอบด้านคณิตศาสตร์และการทำตามคำสั่ง เมื่อเทียบกับโมเดลโอเพนซอร์สระดับเดียวกัน
เวิร์กโฟลว์เอเจนต์แบบเนทีฟ: มีการเรียกฟังก์ชันในตัว การรองรับเอาต์พุต JSON แบบมีโครงสร้าง และการรองรับคำสั่งระบบ ทำให้สามารถขับเคลื่อนเอเจนต์ AI แบบอิสระและการทำงานหลายขั้นตอนโดยตรง
การปรับใช้บนเครื่อง (เดสก์ท็อป/อุปกรณ์) ด้วยตนเอง: เวอร์ชัน E2B และ E4B ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์ต่าง ๆ เช่น มือถือ เพื่อให้รันแบบออฟไลน์ได้อย่างสมบูรณ์
รองรับมัลติโหมดอย่างครอบคลุม: โมเดลทุกเวอร์ชันรองรับอินพุตรูปภาพและวิดีโอแบบเนทีฟ; E2B และ E4B รองรับอินพุตเสียงแบบเนทีฟเพิ่มเติม
หน้าต่างบริบทยาวเป็นพิเศษ: โมเดลระดับเอดจ์รองรับ 128K token ขณะที่โมเดลขนาดใหญ่สูงสุดถึง 256K token ทำให้สามารถส่งทั้งคลังโค้ดหรือเอกสารยาว ๆ ได้ในพรอมต์ครั้งเดียว
การสร้างโค้ดคุณภาพสูง: รองรับการเขียนโค้ดแบบออฟไลน์ ทำให้เวิร์กสเตชันส่วนตัวกลายเป็นผู้ช่วยออกแบบและพัฒนาโค้ด AI แบบจัดลำดับความสำคัญในพื้นที่
การฝึกแบบเนทีฟมากกว่า 140 ภาษา: รองรับมากกว่า 140 ภาษาทั่วโลก ช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันหลายภาษาที่รองรับผู้ใช้งานระดับนานาชาติได้
โมเดล 4 แบบ เพิ่มประสิทธิภาพให้รองรับทุกสถานการณ์การใช้งาน
Gemma 4 มีทั้งหมด 4 เวอร์ชัน โดยปรับให้เหมาะกับสภาพแวดล้อมด้านฮาร์ดแวร์และสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน:
Effective 2B (E2B): ออกแบบมาเฉพาะสำหรับอุปกรณ์พกพาและ IoT รองรับหน้าต่างบริบท 128K และอินพุตเสียงแบบเนทีฟ สามารถรันออฟไลน์ได้อย่างสมบูรณ์บนอุปกรณ์เอดจ์ เช่น สมาร์ตโฟน Android และ Raspberry Pi
Effective 4B (E4B): ปรับให้เหมาะกับฝั่งเอดจ์เช่นเดียวกัน มีความสามารถด้านมัลติโหมด โดยสร้างสมดุลที่โดดเด่นระหว่างประสิทธิภาพในการอนุมานและการใช้หน่วยความจำ
26B Mixture of Experts (MoE): ระหว่างการอนุมานจะเปิดใช้งานเพียง 3.8 พันล้านพารามิเตอร์ เพื่อให้ได้การอนุมานความเร็วสูงด้วยเวลาแฝงต่ำมาก เหมาะสำหรับการติดตั้งบนเวิร์กสเตชันในเครื่องที่เน้นปริมาณงาน (throughput)
31B Dense: เวอร์ชันเรือธง ในอันดับที่สามบนกระดานข้อความ Arena AI ให้เอาต์พุตคุณภาพสูงที่สุด และสามารถรันได้ครบถ้วนบน NVIDIA H100 GPU ขนาด 80GB หนึ่งใบ
เวอร์ชันที่ทำการควอนไทซ์ของ 26B MoE และ 31B Dense สามารถรันแบบเนทีฟบนการ์ดจอระดับผู้บริโภคได้มากยิ่งขึ้น ทำให้ความสามารถด้านการอนุมาน AI อันทรงพลังเผยแพร่ไปสู่เดสก์ท็อปของนักพัฒนารายบุคคลอย่างแท้จริง
ความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการอนุมานบนเครื่อง: เลิกพึ่งพา API
หนึ่งในจุดที่ถูกจับตามากที่สุดของ Gemma 4 คือการเน้นความสามารถด้าน “การอนุมานบนเครื่อง (On-device)”. โมเดล E2B และ E4B ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณและประสิทธิภาพด้านหน่วยความจำให้สูงสุด ทำให้สามารถรันได้แทบไม่มีเวลาแฝงบนอุปกรณ์เอดจ์ เช่น มือถือ Raspberry Pi และ NVIDIA Jetson Orin Nano
เรื่องนี้ส่งผลกระทบอย่างมากต่อผู้พัฒนา ในอดีต การเรียกใช้ API ของ AI บนคลาวด์ต้องรับค่าใช้จ่ายต่อคำขอ และยังมีความเสี่ยงด้านเวลาแฝงของเครือข่ายและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล อย่างไรก็ตามความสามารถด้านการอนุมานบนเครื่องของ Gemma 4 ทำให้ผู้พัฒนาสามารถรันโมเดลบนฮาร์ดแวร์ของตนเอง ลดต้นทุนการเรียกใช้ API ลงอย่างมาก ขณะเดียวกันก็ได้สิทธิ์ความเป็นเจ้าของข้อมูลอย่างเต็มรูปแบบและความสามารถในการใช้งานแบบออฟไลน์
นอกจากนี้ Google ยังร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับทีม Pixel และพาร์ทเนอร์ด้านฮาร์ดแวร์มือถืออย่าง Qualcomm, MediaTek และอื่น ๆ เพื่อให้แน่ใจว่า E2B/E4B จะทำงานได้ดีที่สุดบนอุปกรณ์ Android ยอดนิยม และเปิดตัว AICore Developer Preview ให้แก่นักพัฒนา Android เพื่อใช้ในการพัฒนาเพื่อรวม Gemini Nano 4
ยกระดับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ AI ด้วยการรองรับการเรียกฟังก์ชันแบบเนทีฟเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
Gemma 4 ยังทำได้สำเร็จในการรองรับแบบเนทีฟในด้านเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ (Agentic Workflows) ซึ่งเป็นหนึ่งในความก้าวหน้าทางฟีเจอร์ที่เด่นชัดที่สุดเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน โมเดลนี้รองรับ:
การเรียกฟังก์ชันแบบเนทีฟ (Function Calling): โมเดลสามารถเรียกใช้เครื่องมือและ API ภายนอกโดยตรงเพื่อดำเนินการจริง เช่น การสอบถามฐานข้อมูล การเรียกใช้บริการของบุคคลที่สาม เป็นต้น
การส่งออก JSON แบบมีโครงสร้าง: เพื่อให้แน่ใจว่าเอาต์พุตของโมเดลเป็นไปตามรูปแบบที่กำหนด ช่วยให้เชื่อมต่อกับระบบฝั่งแบ็กเอนด์ได้อย่างไร้รอยต่อ
คำสั่งระบบแบบเนทีฟ (System Instructions): นักพัฒนาสามารถกำหนดพฤติกรรมของโมเดลในระดับระบบ เพื่อให้การตั้งค่าบทบาทของเอเจนต์ AI มีความเสถียรและสม่ำเสมอมากขึ้น
ความสามารถเหล่านี้ทำให้ Gemma 4 กลายเป็นเอเจนต์ AI อิสระแบบครบเครื่อง ไม่เพียงแต่ตอบคำถามได้เท่านั้น แต่ยังโต้ตอบกับเครื่องมือได้อย่างแข็งขัน และดำเนินการเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ
ยกระดับมัลติโหมดอย่างครอบคลุม: ครบทั้งภาพ เสียง และเอกสารยาว
โมเดลทั้งหมดในตระกูลของ Gemma 4 มีความสามารถด้านมัลติโหมดแบบเนทีฟ ซึ่งขยายประเภทของงานที่สามารถประมวลผลได้อย่างมาก
ภาพและวิดีโอ
ด้านความเข้าใจเชิงภาพ โมเดลทั้งหมดรองรับการประมวลผลรูปภาพและวิดีโอแบบเนทีฟ รองรับความละเอียดแบบปรับเปลี่ยน และทำผลงานได้โดดเด่นในงานด้านภาพ เช่น OCR (การรู้จำอักขระด้วยแสง) และความเข้าใจแผนภูมิ
อินพุตเสียง
ด้านเสียง โมเดลเอดจ์ของ E2B และ E4B รองรับอินพุตเสียงแบบเนทีฟเพิ่มเติม ทำให้สามารถทำการรู้จำและทำความเข้าใจเสียงได้โดยตรง โดยไม่ต้องผ่านขั้นตอนการแปลงเสียงเป็นข้อความเพิ่มเติม
บริบทยาวเป็นพิเศษ
ด้านเอกสาร โมเดลเอดจ์รองรับหน้าต่างบริบท 128K token ขณะที่โมเดลขนาดใหญ่ให้สูงถึง 256K token ทำให้ผู้พัฒนาสามารถส่งทั้งคลังโค้ดหรือเอกสารยาว ๆ ได้ในพรอมต์ครั้งเดียว
การสร้างโค้ดแบบออฟไลน์
รองรับการเขียนโค้ดแบบออฟไลน์คุณภาพสูง ทำให้เวิร์กสเตชันของคุณกลายเป็นผู้ช่วยเขียนโค้ด AI แบบเน้นการทำงานในพื้นที่
รองรับมากกว่า 140 ภาษา
การฝึกแบบเนทีฟมากกว่า 140 ภาษา ช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปที่ให้บริการผู้ใช้งานทั่วโลกได้
ลิขสิทธิ์ Apache 2.0: หมุดหมายด้านความสำเร็จในระบบนิเวศโอเพนซอร์ส
Gemma 4 ใช้การเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ซึ่งเป็นหนึ่งในใบอนุญาตที่เป็นมิตรกับการใช้งานเชิงพาณิชย์ที่สุดในวงการโอเพนซอร์ส นักพัฒนาและองค์กรสามารถใช้ แก้ไข และแจกจ่ายโมเดลได้อย่างอิสระ ไม่ว่าจะแพลอยบนโครงสร้างพื้นฐานของเอกชน สภาพแวดล้อมคลาวด์แบบผสม หรือฝังลงในผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ ก็จะไม่ถูกจำกัดเพิ่มเติม
การสนับสนุนระบบนิเวศที่หลากหลาย
Gemma 4 ได้รับการรองรับอย่างครอบคลุมจากเครื่องมือหลัก ๆ ในอุตสาหกรรม รวมถึง Hugging Face (Transformers, TRL, Transformers.js), Ollama, vLLM, llama.cpp, MLX, LM Studio, NVIDIA NIM และ NeMo, Keras, Vertex AI และอื่น ๆ
นักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดน้ำหนักโมเดลได้โดยตรงผ่าน Hugging Face, Kaggle หรือ Ollama และทดลองใช้งานเวอร์ชัน 31B และ 26B MoE ออนไลน์ใน Google AI Studio หรือทดลองใช้เวอร์ชัน E2B และ E4B ผ่าน Google AI Edge Gallery
สำหรับองค์กรที่ต้องการการใช้งานแบบกระจายขนาดใหญ่ Google Cloud มีโซลูชันบนคลาวด์แบบครบชุด ครอบคลุม Vertex AI, Cloud Run, GKE, Sovereign Cloud และบริการเร่งการอนุมานด้วย TPU เพื่อขจัดข้อจำกัดเพดานของพลังประมวลผลในเครื่อง
ลดต้นทุนแต่ไม่เสียทักษะความสามารถ: Gemma 4 เป็นตัวเลือกใหม่สำหรับนักพัฒนา
การเปิดตัว Gemma 4 ถือเป็นหมุดหมายของโมเดล AI แบบโอเพนซอร์ส เมื่อเป็นเครื่องมือระดับองค์กรที่มีความสามารถในการใช้งานในงานจริง ก็สามารถรันแบบออฟไลน์บนมือถือ เรียกใช้เครื่องมือภายนอกเพื่อทำภารกิจอย่างอิสระ จัดการเอกสารที่ยาวมาก และรองรับอินพุตแบบมัลติโหมด ในขณะเดียวกันก็ทำให้ทุกคนสามารถใช้ได้อย่างอิสระ
สำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่ต้องการลดต้นทุนการเรียก API แต่ยังคงความสามารถด้าน AI ไว้ Gemma 4 มอบเส้นทางที่น่าสนใจอย่างยิ่ง
บทความนี้เกี่ยวกับการที่ Google เปิดตัวโมเดลโอเพนซอร์ส Gemma 4: “การเสริมความสามารถให้เวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ AI ด้วย ‘การอนุมานบนเครื่อง’” ปรากฏครั้งแรกใน 鏈新聞 ABMedia
