近期，谷歌DeepMind正式开源Gemma 4系列，一经发布便引爆开发者社区，成功跻身Arena AI排行榜全球第三，也再次将端侧多模态大模型的热度推向新高峰。
据悉，该系列包含四款不同规模的模型，分别是E2B、E4B、26B A4B和31B，覆盖从高端手机、笔记本电脑到服务器的全场景部署需求，可灵活适配不同算力环境的开发需求。
其中，小型模型（E2B、E4B）专攻端侧，原生支持文本、图像、音频甚至视频输入，且全系列采用Apache 2.0协议开源，允许开发者自由下载、修改并用于商业场景，进一步降低了端侧多模态开发的门槛。
紧跟开源热潮，阿加犀快速响应开发者需求，目前犀牛派X1已实现Gemma 4 E4B模型的无缝部署。开发者在犀牛派X1部署Gemma 4 E4B后，可实现多模态输入处理、高效推理生成、多语种支持及原生函数调用等核心功能，轻松满足各类开发需求，实现“轻量化部署，高性能输出”。
为何要在端侧跑多模态模型？
随着多模态技术的快速普及，越来越多开发者开始关注端侧部署的价值。
核心原因在于端侧部署能解决云端部署的痛点，解锁更广泛的落地场景。
从产业价值来看，端侧部署可实现数据本地处理，有效规避云端传输带来的隐私泄露风险，同时大幅降低延迟，满足自动驾驶、人形机器人、可穿戴设备等场景对实时响应的需求，更是解锁产业智能化升级、注入新质生产力的关键密码；从开发者角度而言，端侧部署无需依赖高性能云端服务器，可降低开发与运维成本，让多模态技术真正走进轻量化设备，实现“随时随地可用”。
但端侧部署多模态模型并非易事，仍面临两大核心难点。
其一，算力约束突出，多模态大模型往往需要大量算力支撑，而端侧设备的算力与能耗有限，如何在有限算力下保持模型性能，成为核心难题；
其二，场景适配复杂，端侧场景动态多变、任务多样，且端侧数据存在标注缺失、分布动态等问题，难以支撑模型快速适配不同场景，需要针对性的优化技术突破。
而犀牛派X1的核心价值，正为开发者破解这些难点。通过对模型的深度适配与优化，结合硬件感知的模型压缩技术，让多模态模型能够在端侧设备上高效运行。
犀牛派X1搭配一站式AI工具链，可在模型广场（Model Farm）使用超500个大小模型，均经过针对性适配优化，开发者可按需选择、一键部署，无需投入大量成本进行适配调试，大幅缩短开发周期。
在模型广场的多模态模型领域，Qwen2.5-Omni也是极具代表性的一款端到端多模态模型，它能全面感知文本、图像、音频、视频四大模态，更支持以流式传输的方式同步生成文本和自然语音回复，响应延迟低至300ms，完美适配实时交互场景。
该模型创新研发了TMRoPE（时间对齐多模态RoPE）新型位置编码技术，从根源上解决了传统多模态模型音视频不同步的痛点，将时间对齐误差控制在8毫秒以内，让视频画面与音频、文本响应精准同步，在智能座舱、在线教育等场景中展现出极强的落地优势。
未来，端侧多模态AI将朝着轻量化、高效率持续演进。依托阿加犀技术加持，犀牛派X1将持续为端侧AI创新赋能，降低开发门槛，提升落地效率，助力更多智能应用高效落地。
算控交互一体开发板「犀牛派X1」为机器人开发者提供高效生产力引擎！强大的核心主控支持，为机器人带来前所未有的智能体验和自主能力，实时、高效地运行复杂的人工智能算法及流畅运行多种大模型。
