回应 Google 官方征集：社区列出 Gemma 5 的九项具体技术期待
Paramecium_caudatum_ · reddit · 2026-10-29
Google 的 Omar Sanseviero 在 X 上公开征集对未来 Gemma 模型的建议，一位 Reddit 用户给出了九条具体提案：
- 采用可配置循环深度的 looped transformer，弥补 Gemma 4 推理能力短板，且无需额外昂贵预训练；
- 引入 DeepSeek 的 Engram 拓宽世界知识，只多占几 GB 内存；
- 继续坚持 4-bit QAT，已被证明能让更多人高质量跑模型；
- 引入类似 DeepSeek Compressed Sparse Attention 2 的高效注意力，降低 KV cache 成本（Gemma 4 31B 在 24GB 显卡上的主要劣势）；
- 期待约 120B 的 MOE 版本；
- 更新 drafter 模型以利用 DSpark、DFlash 2、EAGLE-4 等新投机解码技术；
- 探索 Gemma 4 12B 式的线性投影多模态方案；
- 放弃小模型的 2-bit QAT——实测会把小模型" lobotomize"；
- 不要为 coding benchmark 过拟合，牺牲通用知识、创意写作等，Gemma 应保持全能小模型的定位。
所属事件:Google 征集 Gemma 未来版建议，社区提出多项技术期待(2 条相关)→
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