# FastVLM vs Gemma 4 / Gemma 3n

Apple FastVLM 与 Google 端侧 Gemma 4（E2B/E4B，2026 年 4 月）及 Gemma 3n 对比：模态、上下文、浏览器与 MLX 支持、许可以及如何选择。

Canonical URL: https://aiidelist.com/zh/blog/fastvlm-vs-gemma-zh

Language: zh

Published: 2026-09-24

Updated: 2026-09-24

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](/zh/fastvlm#comparisons)

| 项目 | FastVLM | Gemma 4 (E2B / E4B) | Gemma 3n (E2B / E4B) |
| --- | --- | --- | --- |
| 开发方 · 发布 | Apple · 2025 | Google · 2026 年 4 月 2 日 | Google · 2025 |
| 端侧规模 | 0.5B · 1.5B · 7B | E2B · 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。

## 来源

- [Gemma 4 model card](https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_4)
- [Gemma 3n documentation](https://ai.google.dev/gemma/docs/gemma-3n)
- [FastVLM paper](https://arxiv.org/abs/2412.13303)

## 继续阅读

- [端侧 VLM 中心](/zh/blog/on-device-vlm-comparison-zh)
- [FastVLM vs SmolVLM2](/zh/blog/fastvlm-vs-smolvlm2-zh)