Kaggle 推出了一項新競賽，要求參賽者使用 Google DeepMind 的 Gemma 4 31B 模型來建構開發者代理程式。此舉旨在透過利用這款大型語言模型，加速自主編碼代理程式的研究。

競賽規定必須使用 Gemma 4 31B 模型，該模型在全量化後約需 23GB 的 VRAM，這對擁有標準 24GB 消費級顯示卡的用戶構成挑戰。參賽者被鼓勵探索將較小的模型（如 GLM 或 Mimo）蒸餾至此大型架構中的技術。

事件背景

Gemma 4 是 Google DeepMind 開發的一系列開放權重多模態模型，包含密集型與混合專家（MoE）變體，支援高達 256K token 的上下文視窗。31B 變體是一款專為進階推理和編碼任務設計的密集模型，與較小的 26B MoE 模型相比，需要更多的運算資源。

社群觀察

社群成員正在討論硬體需求，指出 23GB 的 VRAM 需求對於本地 24GB 顯示卡來說相當緊湊。大家也對利用該競賽測試模型蒸餾技術感興趣，並猜測這些數據可能如何影響 Gemma 5 的開發。