过去，使用语言模型是一件相对直接的事情。你加载一个模型，输入一段提示词，然后获得响应。这种方式在大多数应用都以文本为中心的时候，运行得很好。

但现在，这个前提已经不再成立。现代 AI 应用被期待能够理解图像、遵循结构化指令，并完成多步推理。Gemma 4 正清晰地体现了这种变化：它将多模态理解、长上下文交互和推理能力整合进了同一个模型家族中。

Gemma 4 是一个包含多种规模的模型家族，这使它在实际部署中更具选择空间。但对开发者来说，更重要的是它支持怎样的交互方式。

它引入了以下能力：

• 多模态理解：支持同时处理文本和图像输入

• 原生 system role 支持：可以显式定义模型行为，而不是把行为控制嵌入到提示词中

• thinking mode：通过enable_thinking=True启用更结构化、分步骤的推理能力

• 交错式多模态输入：可以在同一次交互中自由混合多张图片和文本

这些并不是彼此孤立的特性。它们从根本上改变了应用的构建方式。

问题开始从“它能不能回答问题？”转向“它能不能像一个真正工作流中的助手那样运作？”

这两者之间的差别非常大。一个模型能很好地回答单个问题，已经很有用；而一个能够在多模态交互中持续保持结构和上下文的模型，才真正具备产品价值。

与此同时，要让这些模型以适合真实开发流程的方式运行，仅仅加载权重还不够。还需要一个运行时，能够把通用模型转化为一种可控、可落地的使用方式。这正是 OpenVINO™ 发挥作用的地方。它在不改变开发者基本交互方式的前提下，提供了从模型到推理的顺畅路径。

OpenVINO™ 也在持续演进。随着最新的 2026.1 版本发布，它对现代生成式 AI 工作负载和多模态模型提供了更强支持。OpenVINO™ 本质上是一个开源工具包，专门用于在 CPU、GPU 和 NPU 上高效优化和部署深度学习模型。

在这篇博客中，我们将采用一种实用的方式。我们不会只关注某个孤立特性，而是从一个 Gemma 4 模型出发，逐步构建出一个完整的多模态助手流程。我们的目标，是理解这些组件如何组合起来，并能够真正应用到实际场景中。

理解这个流程的一个好方法，是换一个角度思考。

我们不只是“运行一个模型”，而是在构建一个系统：它能够同时接受文本和图像输入，基于上下**出响应，遵循结构化指令，并在多轮交互中不断演进。

这个区别非常重要。一旦你超越了单轮 prompt，模型就只是更大系统中的一部分，这个系统还包括输入准备、行为控制和响应生成等环节。

端到端流程

OpenVINO™ 示例展示了一条从原始模型权重到可用多模态助手的实用路径。实际流程如下： 

• 搭建环境

• 选择一个 Gemma 4 checkpoint

• 将其转换为 OpenVINO™ IR

• 使用 OpenVINO™ 后端运行时加载

• 准备文本和图像输入

• 生成响应

• 将整个流程封装成一个简单的助手界面

这也是当前这一轮模型支持工作的价值所在。Gemma 4 的功能预览支持现已在 OpenVINO™ 2026.0 和 2026.1 中提供，开发者可以在受支持的 Intel CPU 上高效运行多模态工作负载。这包括对完整 Gemma 4 家族的支持：E2B、E4B、26B-A4B 和 31B，使开发者能够在 Intel® Core™ Ultra Series CPU 以及 14 代及以上 Intel® 桌面 CPU 上开始探索真实世界中的助手工作流。

GPU 支持目前已通过 OpenVINO™ nightly build 提供，但应被视为预览级功能。未来还会有更多能力即将到来：包括在 Hugging Face 和魔搭社区上提供预转换的 OpenVINO™ IR 模型、更完善的 GPU 支持、针对 E2B 和 E4B 的 NPU 支持，以及 OpenVINO™ GenAI 中结合 paged attention 的进一步集成和性能优化，以进一步拓展这一模型家族的实际能力边界。换句话说，今天已经可用的，只是第一步。

第一步：环境准备

首先，在 GitHub 上克隆 OpenVINO_notebooks 仓库。按照说明完成 OpenVINO_notebooks 的安装。安装完成后，使用如下命令加载所有的notebooks。

jupyter lab notebooks

然后打开 gemma4 notebook，运行第一个代码单元，开始安装模型转换和推理所需的组件。

第二步：选择 Gemma 4 模型和权重格式

Gemma 4 并不是单一的一个 checkpoint，而是一个覆盖小型和中型多模态模型的家族，包括 E2B、E4B、26B-A4B 和 31B这些模型。这一点很重要，因为模型选择本身就是部署设计的一部分。更小的模型更容易先在本地 CPU 上跑通；更大的模型则能够带来更强的多模态推理能力、更长的上下文处理能力，以及更丰富的助手行为。

OpenVINO™ 工作流还可以让你决定要以多大力度优化内存占用和运行时行为。FP16 是最直接的基线；当你希望降低模型占用、提升本地部署的实用性时，尤其是在以 CPU 为主的系统上，INT8 和 INT4 会变得非常有价值。一个好的实践方式是：先从能够满足质量目标的最小模型开始，验证交互流程跑通后，再根据实际场景需要决定是否升级到更大的模型。

第三步：将 Gemma 4 转换为 OpenVINO™ IR

当模型选定之后（以 gemma-4-E2B-it 为例），下一步就是导出。这也是 Optimum-Intel 特别有帮助的地方。它能够将原始 checkpoint 转换为 OpenVINO™ IR，这样你就可以在不重构现有流程的前提下，从原始模型文件过渡到可直接推理的表示形式。

from optimum.intel import OVModelForVisualCausalLMfrom transformers import AutoProcessor model_id = "google/gemma-4-e2b-it"processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)ov_model = OVModelForVisualCausalLM.from_pretrained(model_id, export=True)ov_model.save_pretrained("gemma4_ov")processor.save_pretrained("gemma4_ov")

完成这一步后，你就拥有了一个 OpenVINO™ 版本的模型，它更易于加载、测试，并且可以更一致地在不同机器之间共享和复用。

第四步：加载 OpenVINO™ 模型进行多模态推理

有了 IR 之后，你就可以加载模型和 processor，开始运行真正的多模态提示词 prompt。到这里，整体交互模式其实并没有变化。你依然是准备消息、通过 processor 处理输入、然后生成文本。不同之处在于，OpenVINO™ 已经位于底层执行路径中，负责针对 Intel 硬件优化执行。

ov_model = OVModelForVisualCausalLM.from_pretrained("gemma4_ov")processor = AutoProcessor.from_pretrained("gemma4_ov")

第五步：运行图像理解推理

第一个值得验证的模式，是最简单的多模态场景：一张图片 + 一个问题。这一步可以一次性检查整个端到端路径。如果模型能够正确加载图片、正确构建 prompt，并生成与图片内容相关的回答，那么你的基础视觉语言流程就已经跑通了。

一个典型的 prompt 结构是：提供一张图片，提出一个具体问题，让模型描述它看到了什么。这已经足以验证文档理解、场景描述、视觉问答等很多早期助手场景。

messages = [    {"role": "user", "content": [        {"type": "image", "image": image},        {"type": "text", "text": "Describe what is happening in this image."}    ]}]

对开发者来说，也正是在这一刻，Gemma 4 开始显得和纯文本模型不同。你不再只是发送 prompt，而是在“组织交互”。

第六步：使用原生系统指令（ system instructions）

Gemma 4 在使用体验上一个非常重要的增强点，是它对 系统角色（system role） 的原生支持。听起来这可能只是一个小特性，但它实际上改变了你构建应用的方式。你不再需要把行为控制指令隐藏在用户 prompt 里，而可以在交互开始时，清晰、显式地定义助手的行为。

在实际使用中，这意味着你可以直接告诉模型：以一个乐于助人的视觉助手身份回答、保持回答简洁、或者把结果格式化为要点列表。这样做的优势在于一致性——你的控制逻辑和用户问题被分离开来，这会让整个应用更容易维护，也更容易在后续扩展。

第七步：体验交错式多模态输入

当单图流程跑通后，就可以进一步进入更真实的助手模式：在同一轮对话中混合多张图片和文本。Gemma 4 支持交错式多模态输入，这使得对比、交叉引用和多步视觉推理变得更加自然。这对于很多场景都很有用，比如对比两张图表、审阅两页文档，或者询问两张截图之间发生了什么变化。

关键点并不只是“模型能看到两张图片”，而是文本可以引导模型去理解这些图片之间的关系。这正是开发者从 demo 走向助手式工作流时所需要的交互能力。

第八步：为更复杂的任务开启 thinking mode

Gemma 4 还支持可配置的 思考模式（thinking mode）。开启后，模型会在输出最终答案之前，更擅长进行结构化、多步骤的推理。这对于那些需要分析而非单纯描述的任务尤其重要，例如：比较多个视觉输入、从图表中提取含义，或者围绕图像执行一系列指令。

和其他推理能力一样，thinking mode 也应该有意识地使用。对于快速图像描述或简短回答，标准生成通常已经足够；而对于需要更谨慎推理链条的任务，可以打开 thinking mode，并与默认模式进行对比。在真实应用中，它甚至可以成为一种动态路由选择，而不是固定开启的默认配置。

第九步：将整个流程封装成一个助手

最后一步并不是再增加一个新功能，而是“打包”整个流程。Notebook 的最后，会把模型加载、prompt 处理和多模态交互封装进一个轻量级的 Gradio 界面。这让原本零散的推理调用，变成了开发者可以快速测试、演示和迭代的实际应用原型。

这就是它在我的 英特尔酷睿Ultra 3系列 笔记本上运行的效果。

运行效果视频

实用配置与小技巧

一些实用习惯可以让 Gemma 4 的 bring-up 过程更顺畅。

首先，如果你的目标是验证整条流程，建议先从更小的 checkpoint 开始，比如 E2B 或 E4B。这样可以减少排查问题时的噪音，让你先专注于 prompt 结构、预处理和运行时行为，而不是一上来就被大模型的资源占用拖住。

其次，要把权重格式当成部署调节杆，而不只是 benchmark 设置。FP16 是比较安全的基线；当内存占用和响应速度开始变得重要时，就值得进一步探索 INT8 或 INT4。

第三，把“正确性验证”和“性能调优”拆开来做。先确认图像输入、系统指令和 thinking mode 的行为都符合预期；然后再去优化模型规模、精度和运行时配置。按这个顺序做，通常更省时间。

小结

从“模型能跑”，到“模型能用”，中间差的往往不是一个新模型，而是一条真正可落地的开发路径。Gemma 4 提供了面向多模态助手的能力基础，OpenVINO™ 则把这条从模型到应用的路径进一步打通，让开发者可以更自然地在 Intel 平台上完成模型转换、推理验证和应用封装。更重要的是，这条路径已经不是停留在想法层面，而是今天就能开始动手实践。

如果你正在关注 AI PC、本地多模态应用、视觉理解或智能助手方向，那么现在正是一个非常值得尝试的时间点。先跑通一个模型，先搭起一个 Demo，很多真正有价值的应用，往往就是这样开始的。Gemma 4 已经准备好了，OpenVINO™ 也已经把路铺出来了。

接下来，就看你准备拿它做点什么了。技术专家实时沟通互动。