Gemma 4: 구글의 최신 오픈 AI 모델, 특징과 활용법 총정리!

 

안녕하세요. 주식회사 서버몬 입니다.

인공지능 기술의 발전 속도가 그 어느 때보다 빠릅니다.

Google DeepMind 는 작년 Gemma 3에 이어 더욱 강력해진 성능과 '에이전트(Agent)' 능력을 장착한 Gemma 4를 공개했습니다.

이번 모델은 단순한 텍스트 생성을 넘어 사용자의 기기에서 직접 추론하고 행동하는 '온디바이스 AI'의 정점을 보여줍니다.

Gemma 4가 이전 모델과 무엇이 다른지, 그리고 우리 비즈니스와 일상에 어떻게 활용할 수 있을지 자세히 알아보겠습니다.

 

Google DeepMind: AI 혁신의 중심

 

 

Gemma 4를 개발한 Google DeepMind는 인공지능 분야의 선두 주자로, 세상을 변화시키는 다양한 혁신 기술을 선보여왔습니다.

Google DeepMind는 2010년 영국 런던에서 설립된 인공지능 연구소로, 인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence) 구축을 목표로 설립되었습니다. 2014년 구글에 인수되었고, 2023년 구글의 또 다른 AI 연구 조직인 Google Brain과 합병하여

Google DeepMind라는 새로운 조직으로 통합되었습니다.

Google DeepMind는 전 세계 각계각층의 최고의 인재들이 모여 AI 기술을 활용하여 인류가 직면한 복잡한 문제를 해결하기 위해 힘쓰고 있습니다.

Google DeepMind의 주요 업적:

• 알파고(AlphaGo): 2016년, 이세돌 9단과의 바둑 대결을 통해 전 세계에 AI의 가능성을 보여주었습니다.
• 알파폴드(AlphaFold): 단백질 구조를 예측하여 질병 연구와 신약 개발에 획기적인 기여를 하고 있습니다.
• WavNet: 인간의 목소리와 유사한 자연스러운 음성을 생성하는 기술을 개발했습니다.
• Gemma: Gemma 1, 2, 3를 이어 더욱 강력해진 Gemma 4를 출시하며 오픈 모델 시장을 선도하고 있습니다.
• WaveNet: 인간의 목소리와 유사한 자연스러운 음성을 생성하는 기술을 개발했습니다.
• AlphaStar: 실시간 전략 게임인 스타크래프트 II에서 프로 게이머를 이기며 복잡한 의사 결정 능력을 입증했습니다.

Google DeepMind는 단순히 AI 기술을 개발하는 것을 넘어, AI가 사회에 미치는 영향을 깊이 고민하고, 책임감 있는 AI 개발과 활용을 위한 원칙을 수립하는 데에도 앞장서고 있습니다.

 

Gemma4의 핵심 특징: 무엇이 달라졌나?

 Gemma 4는 구글의 가장 강력한 모델인 Gemini 3와 동일한 연구 기술을 바탕으로 개발되었습니다.

가장 큰 변화는 '보고, 듣고, 생각하고, 행동하는' 능력이 대폭 강화되었다는 점입니다.

• 진정한 멀티모달(Multimodal): 텍스트는 물론 이미지, 오디오 입력을 동시에 처리합니다. 특히 소형 모델(E2B, E4B)에서도 오디오 질문 답변이 가능할 정도로 최적화되었습니다.
• 에이전틱(Agentic) 워크플로우: 단순히 답을 하는 것이 아니라, 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하는 '함수 호출(Function Calling)' 능력이 네이티브로 지원됩니다.
• 엄청난 컨텍스트 창 (Up to 256K): 소형 모델은 128K, 대형 모델(31B)은 최대 256,000 토큰의 컨텍스트 창을 지원합니다. 책 수십 권 분량의 데이터를 한 번에 이해할 수 있다는 뜻입니다.
• MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처: 26B A4B 모델은 128개의 전문가 모델을 사용하는 MoE 구조를 채택했습니다. 덕분에 26B급 지능을 갖췄으면서도 실제 구동 속도는 4B급 모델만큼 빠르고 가볍습니다.
• 140개 이상의 언어 지원: 단순 번역을 넘어 각 국가의 문화적 맥락까지 이해하는 수준으로 언어 능력이 확장되었습니다.

 

Gemma3/4 변경점 상세비교

  Gemma3 / 4 의 변경점을 상세 비교 하였습니다.

구분	Gemma 3	Gemma 4	주요 변화 및 특징
모델 라인업	1B, 4B, 12B, 27B	E2B, E4B, 26B A4B (MoE), 31B	Gemma 4는 온디바이스 특화 E 시리즈와 추론 효율을 높인  MoE(전문가 혼합) 모델로 라인업을 세분화했습니다.
아키텍처 구조	Dense 디코더 전용 트랜스포머	Dense 및 MoE 결합	Gemma 4 소형 모델에는 그래디언트 흐름과 공간 인지력이 개선되었으며, 후반부 레이어에 공유 KV 캐시를 적용해 VRAM 점유율을 낮췄습니다.
컨텍스트 윈도우	128K (1B 모델은 32K)	128K (E2B, E4B) 256K (26B A4B, 31B)	Gemma 4 중대형 모델의 컨텍스트 윈도우가 256K로 2배 확장되어 방대한 RAG(검색 증강 생성) 처리 능력이 향상되었습니다.
입력 모달리티	텍스트, 이미지	텍스트, 이미지, 오디오	Gemma 4의 E2B, E4B 모델은 최대 30초의 오디오 입력을 기본 지원하여 STT/번역 등 네이티브 음성 처리가 가능합니다. (전 모델 최대 60초 비디오 프레임 처리 지원)
비전처리	고정된 토큰 할당	가변 이미지 토큰 예산	Gemma 4는 이미지 디테일과 추론 속도의 트레이드오프를 조절할 수 있도록 이미지당 토큰을 5단계(70~1120 토큰)로 설정할 수 있습니다.
에이전트 기능	일반적인 텍스트/코드 생성 중심	네이티브 추론 모드 및 함수 호출	Gemma 4는  가변 비전 토큰을 통한 내부 단계별 논리 추론과 함수 호출을 기본적으로 지원해 Agentic 워크플로우에 최적화되었습니다.
라이선스	구글 자체 라이선스 (Gemma Terms)	Apache 2.0	Gemma 4부터 완전한 오픈소스 라이선스인 Apache 2.0으로 변경되어 상업적 활용 및 사내망 배포 유연성이 극대화되었습니다.

 

Gemma 3가 체급별 범용성에 초점을 맞췄다면, Gemma 4는 로컬/엣지 디바이스 와 엔터프라이즈 환경의

타겟 하드웨어를 명확히 구분했습니다. 특히 개발자 관점에서는 Apache 2.0 라이선스 도입과 가변 비전 토큰 컨트롤,

그리고 네이티브 추론 모드(Thinking Mode) 지원이 가장 체감되는 변화입니다.

 

 

어떤 모델과 GPU를 을 선택 해야 할까?

Gemma 4는 용도에 따라 네 가지 주요 사이즈로 제공됩니다.

모델 명칭	파라미터 규모	주요 특징	추천 사용 환경
Gemma 4 E2B	약 2.3B	초경량, 저전력 최적화	안드로이드/iOS 스마트폰
Gemma 4 E4B	약 4.5B	성능과 속도의 균형	태블릿, 보급형 PC
Gemma 4 26B A4B	26B (MoE)	높은 지능, 낮은 연산 비용	일반 워크스테이션, RTX GPU
Gemma 4 31B	31B (Dense)	최고 수준의 추론 및 코딩	엔터프라이즈 서버, 클라우드

 

Gemma 4 라인업 중에서도 개발자와 엔지니어들의 가장 큰 관심을 받는 모델은 단연 26B A4B, 31B입니다.

두 모델 모두 뛰어난 추론 능력을 자랑하지만, 아키텍처(MoE vs Dense)가 근본적으로 다르기 때문에 하드웨어 구성 전략도 완전히 달라야 합니다. 때문에 필요한 정밀도 에 따라 VRAM 요구량이 달라 간단하게 정리해보았습니다.

 

정밀도/양자화 별 VRAM 요구량 

양자화  수준에 따라 모델을 적재하는 데 필요한 순수 VRAM은 다음과 같습니다.

(KV 캐시 및 OS 점유량을 위해 실제로는 +4~8GB의 여유가 더 필요합니다.)

정밀도 / 양자화	Gemma 4 26B A4B	Gemma 4 31B
BF16 / FP16 (원본)	약 52GB	약 62GB
8-bit (INT8)	약 28GB	약 33GB
4-bit (AWQ, EXL2, GGUF)	약 15GB	약 19GB

 

Gemma 4 (26B / 31B) GPU 추천 매트릭스

VRAM 구성에 따라 구성 추천 가능한 매트릭스를 구성 제작하였습니다.

GPU 구성 (총 VRAM)	26B A4B (4-bit)	31B Dense (4-bit)	(BF16)	로컬 WSL (AI 에이전트 연동)	엔터프라이즈 서버 (HPE, Dell 등)
RTX 5090 / 4090 (24GB)	O	O	X	O	X
NVIDIA L4 듀얼 (48GB)	O	O	△	X	O
NVIDIA L40S (48GB)	O	O	△	X	O
NVIDIA L40S 듀얼 (96GB)	O	O	O	X	O
NVIDIA H100 (80GB)	O	O	O	X	O

 

• O : 매우 적합 / 원활한 구동 가능
• △ : 제한적 구동 가능 (VRAM 타협, 컨텍스트 길이 제한, 또는 목적에 부합하지 않음)
• X : 구동 불가 / 권장하지 않음

Gemma4 모바일디바이스 E모델 구동방법

 구글이 개발자를 위해 직접 배포하는 온디바이스 AI  앱을 통해서도 구동이 가능합니다.

 

설치 및 구동 순서:

1. App Store에서 Google AI Edge Gallery 앱을 설치합니다. 
2. 앱을 열고 권한을 허용한 뒤 AI Chat 메뉴를 선택합니다.
3. 사용 가능한 모델 목록에서 Gemma 4 (4-bit 양자화) 버전을 찾아 기기로 다운로드합니다.
4. 모델 로드 후 채팅창에서 프롬프트를 입력하면  내부 자원만으로 답변을 생성합니다.

 

 

Gemma4 주요 활용법

 Gemma 4는 오픈 모델(Apache 2.0 라이선스)이므로 누구나 자신의 하드웨어에서 자유롭게 활용할 수 있습니다.

나만의 '개인 비서' 에이전트 구축
Gemma 4의 함수 호출 기능을 활용하면, 사용자의 이메일을 읽고 일정을 캘린더에 등록하거나, 특정 웹사이트에서 정보를 수집해 요약하는 자율형 에이전트를 만들 수 있습니다.

 온디바이스 멀티모달 서비스
클라우드 연결 없이 스마트폰 내에서 사진 속 객체를 탐지하거나, 실시간 오디오 대화를 처리하는 앱을 개발할 수 있습니다. 데이터가 기기 밖으로 나가지 않아 보안이 중요한 의료나 금융 서비스에 최적입니다.

 복잡한 코드 생성 및 리팩토링
안드로이드 스튜디오(Android Studio)에 내장된 Gemma 4를 사용하면 오프라인 상태에서도 레거시 코드를 최신 코드로 리팩토링하거나, 복잡한 로직의 버그를 찾는 데 도움을 받을 수 있습니다.

 데이터 주권 확보
기업 내부의 민감한 문서를 학습시키거나 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축할 때, Gemma 4를 로컬 서버에 구축하여 외부 유출 걱정 없는 안전한 AI 환경을 조성할 수 있습니다.

 

 

마치며: 오픈 모델의 새로운 표준

 Gemma 4는 더 이상 오픈 모델이 폐쇄형 모델 의 하위 호환이 아님을 증명하고 있습니다.

특히 128개 전문가 모델을 활용한 MoE 기술은 적은 자원으로도 강력한 AI를 돌릴 수 있게 해주어 AI 사용성을 앞당기고 있습니다.
Google DeepMind의 뛰어난 기술력과 오픈 소스 철학이 결합된 Gemma 4는 무한한 가능성을 가지고 있습니다. 

강력한 성능과 다양한 활용 가능성을 갖춘 Gemma 4는 AI 기술의 대중화를 이끌고, 우리 삶을 더욱 풍요롭게 만들어 줄 것입니다.

 

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