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创造效率奇迹的Gemma4-26B,在车上被更小参数模型打败了

11月11日,在高通欧洲汽车峰会上,斑马智能首席技术官司罗披露:全模态端侧大模型AutoOmni 2.0-23B-A3B的座舱表现,优于谷歌Gemma4-26B-A4B。

对比覆盖两类能力:一是通用座舱能力,包括车辆控制、导航、影音娱乐和车辆问答;二是多模态座舱能力,包括车内车外视觉问答和主动视觉监测。

前者考验“听懂并执行”,后者考验“看见并主动服务”。

 创造效率奇迹的Gemma4-26B,在车上被更小参数模型打败了

同为MoE架构,AutoOmni 2.0总参数为23B、实际激活仅3B,参数规模均低于Gemma4-26B-A4B,但座舱表现反而更优,尤其在多模态座舱能力上提升了12%。

Gemma4-26B-A4B并不弱。

作为谷歌Gemma4家族中唯一的MoE模型,该模型于2026年4月发布,在Arena AI全球AI竞技排行榜(文本领域)中最高曾排至第六,超越GPT-5.4 Mini、Gemini 2.5 Flash、Kimi-K2.5-Instant和GLM-4.6等一众知名模型。

作为当家主打的端侧模型之一,其多用于本地部署、代码生成和多模态交互与理解;谷歌称其性能超越规模达自身20倍的模型,创造了效率奇迹。

而AutoOmni 2.0则将这种“以小搏大”的特点在智舱应用场景中也发挥到了极致。它的普通任务处理能力堪比10倍参数量云模型;而复杂任务能力,例如复杂车控、复杂导航、跨域多意图等,相当于10倍参数量云模型的90%。

 创造效率奇迹的Gemma4-26B,在车上被更小参数模型打败了

在今年9月的云栖大会上,斑马智能宣布AutoOmni 2.0支持8路以上多任务并发、推理加速5-6倍,运行内存占用减少50%以上。除超低时延、断网可用、数据不出端、智能体常驻等核心特性外,AutoOmni 2.0 还实现了全车全时免唤醒、长时记忆及上下文语义理解、跨域多意图等能力。

据了解,目前国内端模型上车企业中,超过六成选择了斑马智能AutoOmni。

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