Google Gemma 4 출시: Apache 2.0 라이선스로 전환한 최강 오픈 모델

Gemma 4, 진정한 오픈 모델의 시대

2026년 4월 2일, Google DeepMind가 Gemini 3 연구를 기반으로 한 오픈 모델 Gemma 4를 공식 출시했다. 4가지 크기의 모델 라인업, Apache 2.0 라이선스, 140개 이상 언어 지원, 멀티모달 기능을 한꺼번에 갖췄다.

가장 주목할 변화는 라이선스다. 이전 Gemma 시리즈의 제한적 라이선스에서 완전한 Apache 2.0로 전환했다. MAU(월간 활성 사용자) 제한 없음, 사용 목적 제한 없음, 재배포 및 상업적 배포 완전 자유다.

모델 라인업: E2B부터 31B까지

Gemma 4는 엣지 디바이스부터 데이터센터까지 아우르는 4가지 모델로 구성된다.

E 시리즈는 'Per-Layer Embeddings' 기술로 큰 모델 수준의 표현력을 유지하면서 메모리 사용을 최소화한다. 26B MoE 모델은 추론 시 3.8B 파라미터만 활성화해 4B 모델에 근접한 속도를 낸다.

벤치마크: 20배 큰 모델을 넘다

Gemma 4 31B의 벤치마크 성적은 인상적이다.

Arena AI 텍스트 리더보드에서 31B가 오픈 모델 전체 3위(ELO 약 1452), 26B MoE가 6위를 차지했다. 자신보다 20배 큰 모델들을 넘어선 성적이다.

BigBench Extra Hard에서 Gemma 3의 19.3%에서 74.4%로 도약한 것은 추론 능력의 근본적 개선을 보여준다.

아키텍처 혁신

Gemma 4의 기술적 혁신은 여러 측면에 걸쳐 있다.

첫째, 교대 어텐션 레이어(Alternating Attention Layers)다. 로컬(512-1024 토큰)과 글로벌 컨텍스트 윈도우를 번갈아 사용해 효율성과 장문 처리를 동시에 달성한다.

둘째, Dual RoPE 위치 인코딩이다. 품질 저하 없이 컨텍스트를 확장할 수 있는 핵심 기술이다.

셋째, 공유 KV 캐시다. 최종 레이어 간 KV 캐시를 공유해 추론 오버헤드를 줄인다.

넷째, 네이티브 함수 호출과 구조화된 JSON 출력을 지원해 에이전틱 워크플로우에 적합하다.

엣지에서 데이터센터까지

Gemma 4의 가장 인상적인 특징은 하드웨어 유연성이다.

E2B 모델은 2비트 양자화 시 라즈베리파이 5에서 프리필 133토큰/초, 디코딩 7.6토큰/초를 달성한다. 스마트폰에서 완전 오프라인으로 작동하며, 지연 시간이 거의 0에 가깝다.

Hugging Face, Google AI Studio, Ollama, Kaggle, Vertex AI, Cloud Run, GKE 등 주요 플랫폼에서 바로 사용할 수 있다.

Apache 2.0의 의미

라이선스 전환은 기술적 성능만큼이나 중요하다. 이전 Gemma 시리즈는 커스텀 라이선스로 상업적 사용에 제약이 있었다. Apache 2.0는 MAU 제한 없음, 유해 사용 제외 조항 없음, 재배포 및 상업적 배포 완전 자유를 의미한다.

이는 Meta의 Llama 시리즈(커스텀 라이선스, 사용자 수 제한)보다 더 개방적인 접근이다. Google이 오픈소스 AI 생태계에서 리더십을 확보하려는 의지가 명확하다.

결론

Gemma 4는 오픈 모델의 새로운 기준을 세웠다. Apache 2.0 라이선스로 진정한 자유를 제공하면서, Arena AI 3위의 성능, 라즈베리파이부터 H100까지의 하드웨어 유연성, 140개 이상 언어의 멀티모달 지원을 갖췄다. 오픈소스 AI 모델을 프로덕션에 도입하려는 기업과 개발자에게 가장 매력적인 선택지가 되었다.