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FASTVLM VS GEMMA 4 / GEMMA 3N

FastVLM vs Gemma 4 / Gemma 3n

Gemma 4(2026 年 4 月)与 Gemma 3n(2025)是 Google 面向手机和笔记本的通用多模态模型;FastVLM 是以视觉为先的模型。范围差异比任何分数都重要:Gemma 提供音频、长上下文与代理工具,FastVLM 专注于快速的高分辨率图像理解。

全部对比
项目FastVLMGemma 4 (E2B / E4B)Gemma 3n (E2B / E4B)
开发方 · 发布Apple · 2025Google · 2026 年 4 月 2 日Google · 2025
端侧规模0.5B · 1.5B · 7BE2B · E4B(工作站还有 12B、26B-A4B、31B)E2B · E4B(有效参数)
模态图像 + 文本图像、视频帧、文本;E2B/E4B 支持音频图像、音频、文本
上下文窗口短提示;不是长上下文模型128K token(E2B/E4B,Google)32K token(Google)
浏览器0.5B 通过 Transformers.js(本站)取决于运行时(LiteRT / MediaPipe 类部署)取决于运行时(Google AI Edge)
MLX / Apple Silicon官方 MLX 应用社区 mlx-vlm 转换社区 mlx-vlm 转换
许可Apple ML Research 许可Gemma 使用条款Gemma 使用条款

核对于 2026-09-17

选择摘要

  • 需要语音、长文档或视频与图像并行的助手应选 Gemma。
  • 当整个任务就是“看这张高分辨率图片并快速回答”时选 FastVLM,尤其在 Apple 应用内。
  • 两家厂商都没有公布相互对比;请以模态与运行时匹配度作为决定因素。

选择 FastVLM 的情况

  • 仅高分辨率图像输入
  • 无需厂商运行时的浏览器 Demo
  • 以 Apple 为主的部署

选择 Gemma 的情况

  • 音频或视频输入
  • 长上下文与使用工具的代理
  • Google AI Edge 提供的 Android 与跨平台运行时

如何阅读这张表

Gemma 的规模是“有效”参数量(E2B 约等于 2.3B 稠密模型的内存占用),其多模态基准使用 Google 的评测框架;FastVLM 的数字来自 Apple。本表记录的是有据可查的能力,而非实测质量。

常见问题

Gemma 4 能在 Transformers.js 运行吗?

请查看当前 Transformers.js 的模型列表;Google 面向浏览器和手机的参考路径是自家的 AI Edge 运行时。FastVLM-0.5B 已有可在本站试用的 ONNX 版本。