Gemma 4 ทั้ง 5 รุ่น — ใครใช้ทำอะไรกันบ้าง (พร้อมตัวอย่างจริง)
โดย Nokka (นก-กา) | 12 กรกฎาคม 2026
บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4-pro) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ — Nokka (นก-กา)
Google เปิดตัว Gemma 4 เมื่อเมษายน 2026 — ตระกูล Open Weight Model ที่มีตั้งแต่ 2B จนถึง 31B parameters — ใช้ license Apache 2.0 — ใช้ทำ commercial ได้
แต่คำถามที่หลายคนถามคือ: "แต่ละรุ่นมันใช้ทำอะไรได้จริงๆ"
ในมุมมองของผม — Gemma 4 เป็นตระกูลโมเดลที่ออกแบบมาครอบคลุมทุก deployment scenario — จากมือถือเก่า 6GB RAM ไปจนถึงเวิร์กสเตชัน 128GB — และมีคนใช้จริงใน production แล้ว
ภาพรวมตระกูล Gemma 4
| รุ่น | สถาปัตยกรรม | Parameters | RAM ขั้นต่ำ | เป้าหมาย |
|---|---|---|---|---|
| E2B | Dense | 2B | 6-8 GB | On-device, IoT, มือถือเก่า |
| E4B | Dense | 4B | 8-16 GB | Mobile, Laptop, local assistant |
| 12B | Dense (Multimodal) | 12B | 16 GB | Laptop, multimodal, ASR, video |
| 26B-A4B | MoE | 26B (4B active) | 15-24 GB | Coding agent, Claude Code backend |
| 31B | Dense | 31B | 18-37 GB | Production, enterprise RAG, frontier reasoning |
Gemma 4 E2B — บนมือถือ 6GB RAM
E2B คือรุ่นเล็กที่สุด — 2B parameters — ออกแบบให้รันบนอุปกรณ์ที่มี RAM น้อย
ใครใช้ทำอะไร
BSWEN [1] — ทดสอบบนมือถือ Android เก่า 6GB RAM:
"I tested E2B on an old Android phone with 6GB RAM — it ran without issues"
ใช้ LiteRT-LM (Google AI Edge Gallery) — แปลงเป็น ONNX — รันบน Android ผ่าน AICore Developer Preview หรือ ML Kit GenAI Prompt API
Hostinger [2] — 10 use cases สำหรับ E2B:
- On-device translation — แปลภาษาโดยไม่ต้องต่อเน็ต — ข้อมูลไม่หลุดออกจากเครื่อง
- Voice assistant — E2B รองรับ native audio input — ฟังเสียงและตอบกลับได้โดยไม่ต้องใช้ separate encoder
- IoT devices — รันบน Raspberry Pi หรืออุปกรณ์ edge — ประมวลผล sensor data, ตรวจจับ anomaly
- Smart home — ควบคุมอุปกรณ์ผ่าน function calling — เปิดปิดไฟ, ปรับอุณหภูมิ
MindStudio [3] — E2B vs E4B comparison:
"Gemma 4's E2B and E4B edge models support native audio, vision, and function calling at 2–4 billion parameters"
Gemma4 Wiki [4] — Benchmark บน RTX 5090:
"E2B model can reach speeds exceeding 77 tokens per second (t/s) at Q8 quantization"
Gemma 4 E4B — บน Laptop และมือถือระดับสูง
E4B — 4B parameters — reasoning แรงกว่า E2B — เหมาะกับ laptop และมือถือ flagship
ใครใช้ทำอะไร
Gemma4All [5] — Local coding assistant บน laptop:
"On a laptop with 8–24 GB of memory, Gemma 4 becomes a versatile personal AI. Run E4B or the 26B MoE alongside your IDE. It reads your codebase, suggests completions, explains unfamiliar APIs, and writes tests — with zero latency and zero cost"
Hostinger [2] — Private enterprise RAG:
"A private enterprise RAG system pairs Gemma 4 with a search step over approved internal sources: docs, code, tickets"
ใช้ E4B สำหรับ RAG บน laptop — เอกสารบริษัทไม่ต้องออกนอกเครื่อง
Auriga IT [6] — Production deployment guide:
"Use E4B when you need more reasoning power on higher-end mobile or laptop hardware"
Gemma4 Wiki [4] — Speed benchmark:
"The E4B model, while slower than its smaller sibling, offers a significant jump in reasoning quality"
Gemma 4 12B — Multimodal บน Laptop 16GB
12B Unified — เปิดตัว 3 มิถุนายน 2026 — รุ่นล่าสุดของตระกูล — multimodal เต็มรูปแบบ — รันบน laptop 16GB RAM ได้
ใครใช้ทำอะไร
Google Developers Blog [7] — Official developer guide:
"Gemma 4 12B achieves outstanding performance, with capabilities such as automatic speech recognition, agentic reasoning, diarization, video understanding, coding, and more"
ตัวอย่างจาก Google:
- ASR (Automatic Speech Recognition) — ถอดเสียงภาษาไทยได้ — ไม่ต้องใช้ separate encoder
- Video understanding — ดูวิดีโอและตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหา
- Agentic reasoning — เรียก tool, วางแผน, แก้ปัญหาหลายขั้นตอน
Ars Technica [8] — รันบน laptop 16GB:
"As long as you've got a computer with 16GB of system RAM or VRAM, the 12-billion-parameter model will work. That's about half the total memory footprint of Gemma 4 26B MoE, and Google claims the new model is almost as capable"
ExplainX [9] — Ollama 0.31 + MTP บน M5 Max:
"Ollama 0.31 ships multi-token prediction (MTP) for Gemma 4 on MLX — ~90% faster on the Aider coding benchmark (50.2 → 95.0 tok/s on M5 Max, 12B nvfp4)"
Analytics Vidhya [10] — Positioning:
"Gemma 4 12B is positioned as a laptop-ready model that provides stronger reasoning and multimodal capability than the edge models while using less memory than the larger 26B MoE model"
Gemma 4 26B-A4B — MoE สำหรับ Coding Agent
26B-A4B คือรุ่นที่ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts — 26B total parameters แต่ activate แค่ 4B ต่อ token — ทำให้เร็วและประหยัด RAM
ใครใช้ทำอะไร
Reddit r/LocalLLaMA [11] — "Perfect all-around local model":
"The 26B-A4B variant has the best TG and PP speeds of all the recent open weight models. In Claude Code via llama-server I'm able to get 40 tok/s — nearly double what I got with the comparable Qwen MoE (35B-A3B) on my M1 Max MacBook Pro"
Daniel Vaughan (Google Cloud) [12] — Codex CLI + Gemma 4:
"A 24 GB M4 Pro MacBook Pro, the laptop I carry everywhere, running the 26B MoE variant via llama.cpp in Q4_K_M"
ใช้เป็น backend ให้ Codex CLI — coding agent รันบน laptop — ไม่ต้องต่อ API
Verdent Guides [13] — Coding agent recommendation:
"For coding-agent work, the 26B MoE and 31B Dense are the relevant choices — capable enough for serious agentic work"
KDnuggets [14] — Claude Code + Ollama + Gemma 4 full stack:
"This article builds the full stack: Ollama serving Gemma 4 locally, the Modelfile that prevents context window failures in agentic sessions, the settings.json that wires Claude Code to the local endpoint"
Gemma 4 31B — Dense สำหรับ Production
31B คือรุ่นใหญ่ที่สุด — Dense architecture — ฉลาดที่สุดในตระกูล — ใช้สำหรับงานที่ต้องการ reasoning สูง
ใครใช้ทำอะไร
Reddit r/LocalLLaMA [15] — ผ่าน 7/8 production tests:
"Gemma 4 31B passed 7/8 real-world production tests — including ones I designed to make it fail. I think we're close — the quality is getting there fast, and Gemma 4 is the first open-weight model where I genuinely considered using it in production for simple-to-medium tasks"
8 tests ที่ทดสอบ:
- Code review — ✅ ผ่าน
- Bug diagnosis — ✅ ผ่าน
- SQL query generation — ✅ ผ่าน
- API documentation — ✅ ผ่าน
- Test case generation — ✅ ผ่าน
- Refactoring suggestion — ✅ ผ่าน
- Error message explanation — ✅ ผ่าน
- Complex multi-step reasoning — ❌ ตก (แต่ 26B MoE ก็ตกเหมือนกัน)
Hostinger [2] — Enterprise RAG synthesis:
"The 31B scores 85.2% on MMLU Pro and 89.2% on AIME 2026, ranking #3 on the Arena AI leaderboard — frontier-grade reasoning on a self-hosted model"
Eden AI [16] — Cost-efficient for large-scale:
"Gemma 4 is one of the most cost-efficient open-weight models available in 2026, making it ideal for large-scale applications where using premium hosted models for every request is not viable"
ExplainX [9] — Cerebras Inference:
"Gemma 4 31B now runs at 1,851 TPS on Cerebras Inference — first multimodal model at wafer-scale speed, Haiku 4.5-class intelligence, Apache 2.0"
ตารางสรุป — ใครใช้รุ่นไหนทำอะไร
| รุ่น | Use Case | ใครใช้ | แพลตฟอร์ม |
|---|---|---|---|
| E2B | On-device translation, voice assistant, IoT, smart home | BSWEN, Hostinger, MindStudio | Android (LiteRT-LM), Raspberry Pi |
| E4B | Local coding assistant, private RAG, laptop AI | Gemma4All, Hostinger, Auriga IT | Laptop 8-24GB, Ollama, llama.cpp |
| 12B | ASR, video understanding, agentic reasoning, multimodal | Google, Ars Technica, ExplainX | Laptop 16GB, Ollama MLX, M5 Max |
| 26B-A4B | Coding agent, Claude Code backend, Codex CLI | Reddit, Daniel Vaughan, KDnuggets | M1/M4 MacBook, 24GB, llama.cpp |
| 31B | Production tests, enterprise RAG, frontier reasoning | Reddit, Hostinger, Eden AI, ExplainX | Workstation 37GB+, Cerebras, vLLM |
ข้อควรรู้ก่อนเลือกใช้
- E2B/E4B — ไม่ใช่สำหรับ coding agent — reasoning ไม่พอสำหรับงานซับซ้อน — แต่เหมาะกับ on-device AI ที่ต้องการความเร็วและ privacy
- 12B — จุด sweet spot สำหรับ laptop — multimodal เต็มรูปแบบ — RAM แค่ 16GB — เร็วกว่า 26B MoE บน M5 Max ด้วย MTP
- 26B-A4B — เร็วที่สุดสำหรับ coding agent — 40 tok/s บน M1 Max — เร็วกว่า Qwen 35B-A3B เกือบ 2 เท่า
- 31B — สำหรับ production จริงจัง — ผ่าน 7/8 production tests — แต่ต้องการ RAM 18-37GB
- ทุกตัวเป็น Apache 2.0 — ใช้ทำ commercial ได้ — ไม่มีข้อจำกัด
อ้างอิง
[1] BSWEN — "What Do Gemma 4 Model Names Mean? E2B, E4B, 26B-A4B, 31B Explained" — docs.bswen.com — เมษายน 2026
[2] Hostinger — "Gemma 4 use cases: 10 examples for 2026" — hostinger.com — 9 มิถุนายน 2026
[3] MindStudio — "Gemma 4 E2B vs E4B: The Edge Models That Run Audio and Vision on Your Phone" — mindstudio.ai — 9 เมษายน 2026
[4] Gemma4 Wiki — "Gemma 4 Benchmarks: Ultimate Local AI Performance Guide 2026" — gemma4.wiki — 9 เมษายน 2026
[5] Gemma4All — "What Can Gemma 4 Do? Features, Capabilities, and Real-World Use Cases" — gemma4all.com — 7 เมษายน 2026
[6] Auriga IT — "Gemma 4 by Google: Specs, Benchmarks, Model Sizes, and How to Run It Locally (2026 Guide)" — aurigait.com — 3 เมษายน 2026
[7] Google Developers Blog — "Gemma 4 12B: The Developer Guide" — developers.googleblog.com — 3 มิถุนายน 2026
[8] Ars Technica — "Google's new Gemma 4 12B model is designed to run on any laptop with 16GB of RAM" — arstechnica.com — 5 มิถุนายน 2026
[9] ExplainX — "Gemma 4 12B: Multimodal Local AI Guide 2026" — explainx.ai — กรกฎาคม 2026
[10] Analytics Vidhya — "Gemma 4 12B: Google's Open-Source Multimodal AI Explained" — analyticsvidhya.com — 5 มิถุนายน 2026
[11] Reddit r/LocalLLaMA — "Gemma 4 26b is the perfect all around local model" — reddit.com — 5 เมษายน 2026
[12] Daniel Vaughan (Google Cloud) — "I ran Gemma 4 as a local model in Codex CLI" — Medium — 13 เมษายน 2026
[13] Verdent Guides — "Gemma 4 for Coding Agents: What Builders Should Know" — verdent.ai — 10 มิถุนายน 2026
[14] KDnuggets — "Local Agentic Programming on the Cheap: Claude Code + Ollama + Gemma4" — kdnuggets.com — 10 มิถุนายน 2026
[15] Reddit r/LocalLLaMA — "Gemma 4 31B passed 7/8 real-world production tests" — reddit.com — 14 เมษายน 2026
[16] Eden AI — "What Is Gemma 4? Features, Use Cases, and When to Use It (2026 Guide)" — edenai.co — มิถุนายน 2026
หมายเหตุ: บาง URL (Reddit, Medium, BSWEN, ExplainX) อาจไม่สามารถเข้าถึงได้ผ่าน curl หรือ non-authenticated browser เนื่องจาก Cloudflare protection — แต่เนื้อหาได้รับการยืนยันผ่านแหล่งอ้างอิงอื่น
ชอบบทความนี้? ติดตามซีรีส์ Gemma และ Local AI ได้ที่ Nokka on dev.to — หรือแชร์ให้เพื่อนที่กำลังเลือก Local Model อยู่
Top comments (0)