Google 8 月 24 日在 The Keyword 公布了 Gemma 4 Good Challenge 的结果。比赛办在 Kaggle 上，为期六周，收到超过 1600 份作品。参赛者普遍用 LiteRT、Cactus、Ollama、llama.cpp、Unsloth 这些工具把模型压到普通硬件上跑。
冠军 GEM-4 是台助老助残机器人。它先用 Gemma 4 31B 给视频训练片段打标，再用微调过的 Gemma 4 E2B 当控制器，把视觉输入和语言指令转成动作。评委看中的是它的闭环数据引擎和视觉语言动作设计。
亚军 Trido 是给教师用的语音控制数字白板，尤其照顾肢体障碍教师，本地跑 Gemma 4 E2B 生成思维导图、测验和组件。季军 PenguinAgent 用 SAM 3 加 SigLip 2 做追踪，配本地 Gemma 4 26B 研究企鹅聚集行为。第四名 DEMENTOR 面向失智症人群做行为监测和记忆唤起。
数字最硬的是两个分类奖。Gem-Care 微调 Gemma 4 E2B 适配构音障碍一类非常规语音，把词错率从基座模型的 32.7% 降到 19.0%。PreVillage 在树莓派 5 上以每秒 7.5 token 跑 Gemma 4 E4B，给尼泊尔农村做语音优先的政务导航。
其余奖项覆盖面很杂。CodeBuddy 面向印尼 2800 万学生，拍下手写 Python 交给 Gemma 4 E4B 离线转写、编译和调试。Acuífero·Vigía 做南美离线优先洪水预警，选 E2B 是为了绕开树莓派 5 上的 WebGPU 缓冲区溢出。TrueVoice 用 E4B 做音频分析识别声音克隆诈骗，Project Rosie 用 26B 指导犬类肿瘤 mRNA 疫苗。KawanIsyarat 在中端 Android 上做离线双向手语助手，带内存感知的模型路由，按需装卸 Whisper，还关掉 thinking 模式压延迟。
文中出现的型号谱系是 E2B、E4B、26B、31B 四档。结尾提到 Gemma 系列累计下载已达 10 亿次。