r/artificial가 주목한 Gemma 4, Google의 open-weight 확대 전략

2026-04-02, r/artificial의 news post 하나가 Google DeepMind의 공식 Gemma 4 announcement와 Hugging Face, Ollama 링크를 함께 소개했다. 우리가 확인했을 때 Reddit thread 자체는 58 upvotes와 5 comments로 크지 않았지만, 그 게시물이 가리킨 release의 의미는 훨씬 크다. Google은 첫 세대 이후 Gemma가 400 million downloads를 넘겼고, community variant도 100,000개 이상으로 커졌다고 설명한다.

Google은 Gemma 4를 지금까지 가장 지능적인 open model family로 소개하며, Gemini line을 보완하는 open complement로 위치시킨다. family는 Effective 2B, Effective 4B, 26B Mixture of Experts, 31B Dense의 네 가지 크기로 구성된다. 강조점도 분명하다. 단순 benchmark optics보다 intelligence per parameter와 deployability를 앞세우며, phone과 Raspberry Pi급 device부터 workstation GPU, 더 큰 accelerator까지 폭넓은 hardware에서 돌아가도록 설계했다는 것이다.

developer가 주목할 이유는 feature set에 있다. Google은 Gemma 4가 native function-calling, structured JSON output, system instructions, offline code generation을 지원한다고 말한다. edge model은 128K context window를, larger model은 최대 256K context를 제공한다. 또한 140+ languages로 학습됐고, edge-oriented variant에는 native audio input이 들어가며, family 전체가 image와 video understanding을 지원한다. Google은 31B model이 Arena AI text leaderboard에서 #3 open model, 26B model이 #6이라고도 주장한다.

모델 카드 못지않게 중요한 것은 배포 전략이다. Gemma 4는 Apache 2.0으로 공개됐고, 출시 시점부터 Google AI Studio, Hugging Face, llama.cpp, vLLM, MLX, Ollama, LM Studio, Unsloth 등 주요 tooling을 지원한다. 이는 local deployment나 sovereign AI를 검토하는 팀에게 leaderboard 숫자만큼이나 법적 명확성과 integration friction이 중요하기 때문이다. 규모가 작은 Reddit post라도, 개발자가 곧바로 시험해볼 인프라를 가리킬 때는 충분히 의미 있는 신호가 될 수 있다.