有人在等 Gemma 5，有人在 Reddit 上冒充 Google CEO

r/LocalLLaMA 上有个帖子，标题很直白：有没有 Gemma 新模型的内幕消息。

发帖人自称来自一家正在快速扩张的欧洲创业公司。他们不用本地模型写代码，要的是能理解自然语言的东西，主要是德语和英语。他自己的判断是，这件事上 Gemma 4 比 Qwen 更合适。硬件也不含糊：3 张 RTX Pro 6000，跑 Gemma 4 31b 的 nvfp4 量化，推理引擎是 vLLM 0.30.0，同时挂大约 200 个 worker，做推理、研究、长上下文这类重活。他唯一不满意的是速度，想再压出一点 tps。

第一条高赞回复是这样的：

hello I'm the CEO of Googel. Gemma 5 is releasing in two weeks. It will be 38% better than Gemma 3

楼下立刻纠正拼写：Gomma 5。接着有人追问 Gemma 6 什么时候发，CEO 回复说目前数据不足，需要你提供个人信息和电脑里的全部内存，麻烦做个 ppt 把私人聊天记录整理好，方便拿去训练 Gemma 6。还有人补刀，说新模型会比 Gemma 1.5 好 54%。

玩梗归玩梗，有人认真翻了发布节奏：Gemma 2 是 2024 年 6 月，Gemma 3 是 2025 年 3 月，Gemma 4 是 2026 年 4 月。按这个间隔，Gemma 5 大概落在 2027 年春天。另一位网友说这个推断和官方近期对外沟通的口径对得上，今年秋冬可以不用守着了。

看到这张图，有人顺势算出了 2028 年 7 月。

也有人泼冷水。一条负分回复直接说这是钓鱼帖：3 张 Pro 6000 跑 Gemma 4？这配置换 Qwen 3.8 27B 或者 QwenFlashNext 不香吗，30B 稠密这一档里 Gemma 4 差得不是一个数量级。

反驳来得也快。有人说 Gemma 4 在写作、改写、翻译上确实好用，只是不适合写代码。还有人提醒，用途不一样，做散文 Gemma 4 更强；能在本版发帖又手握三张 Pro 6000 的人，不可能没听过 Qwen。底下有人接话，说按这个版块的平均水平，什么都不能假设，mod 干脆把版面改名成 TokenPerSecond 算了。

发帖人后来补了一段说明，否认是钓鱼：公司增长很快，不需要用本地模型写代码，需要的是理解人类语言， Gemma 4 在这点上比 Qwen 好。之前那条负分回复也道了歉，说自己所在团队在 3.8 之前试过 Gemma 4 和一批 20B 到 40B 的稠密模型，没一个达到可用标准，但看来确实存在适合它的场景。

至于 Gemma 5 本身，没人有确定消息。一位网友说自己有朋友在 Google，对方多次表示公司对开源模型是有承诺的。他的猜测是，Google 可能会退出前沿模型的军备竞赛，转向更小、单位成本更划算的模型，如果真这样，对 Gemma 系列反而是好事。

另一个角度来自硬件讨论。有人问瓶颈到底在模型架构还是推理优化，更快的 prefill 和更好的 MoE 效率可能比单纯堆参数更有用。发帖人回了一句：他们同时跑很多小 agent，MoE 会明显改变输出质量。

整栋楼里最实在的期待来自一条低分回复：希望新模型，尤其是小尺寸的那几个，把工具调用做好一点，这样在 Hermes 这类 agent 框架里才真的好用。

顺便说个容易被忽略的细节。有人在楼里问 Gemma 到底是语言模型还是图像生成器，答案是主要是 LLM，但这个名字也被用在别的模型上，比如 EmbeddingGemma，做文本、图像、音频处理。