Gemma는 Gemini 연구 계보를 바탕으로 Google이 공개한 경량 오픈 모델 패밀리로, 로컬 PC·모바일·에지 디바이스에서 실행할 수 있는 것이 가장 큰 특징이다. 텍스트·이미지 입력, 긴 컨텍스트, 함수 호출(function calling), 다국어 지원을 조합해 챗봇을 넘어 에이전트형 앱까지 구현할 수 있으며, Apache-2.0 라이선스로 배포되어 실험과 커스터마이즈 장벽이 낮다.
왜 주목받는가
클라우드 API 기반 모델은 강력하지만, 지연 시간·비용·오프라인 사용·데이터 통제 측면에서 제약이 있다. Gemma는 이 문제를 해결하려는 개발자용 오픈 모델 계열로 자리 잡고 있다.
- 온디바이스 실행: 모바일, 데스크톱, 에지 환경에 적합
- 오픈 가중치: 실험, 튜닝, 배포 자유도 높음
- 에이전트 지향성: 함수 호출과 멀티스텝 워크플로우 연결 가능
- 다국어 지원: 140개 이상 언어 지원
주요 라인업
| 모델 | 용도 |
|---|---|
| Gemma 3 / Gemma 4 | 범용 텍스트·비전 생성 작업 |
| CodeGemma | 코드 생성·보조 작업 |
| FunctionGemma | 함수 호출 중심의 에이전트 작업 |
| PaliGemma | 시각 이해 특화 |
| ShieldGemma | 안전성 평가 |
함수 호출(function calling) 특징
Gemma 생태계에서 함수 호출은 “모델이 직접 코드를 실행한다”는 뜻이 아니다. 모델이 구조화된 함수 호출 문자열을 생성하고, 실제 실행은 애플리케이션이 담당한다.
Gemma에서 특히 알아둘 점
- 도구 전용 특수 토큰이 자동으로 붙지 않는다.
- 프레임워크가 출력이 함수 호출 형식인지 직접 판별해야 한다.
- 실행 전 검증과 가드레일이 필수다.
{
"name": "get_weather",
"parameters": {
"location": "Seoul"
}
}누가 쓰면 좋은가
- 자체 디바이스에서 동작하는 AI 앱을 만들고 싶은 개발자
- 함수 호출 기반 로컬 에이전트를 실험하려는 팀
- API 호출 비용 없이 프로토타입을 돌려보고 싶은 개인 개발자
Gemini와의 관계
Gemma는 gemini와 같은 연구 계보를 공유하지만, 제품 전략은 다르다. Gemini가 Google 서비스와 API 생태계 중심이라면, Gemma는 개발자가 직접 내려받아 실행하고 조정할 수 있는 오픈 모델 축에 가깝다.
라이선스
Apache-2.0 라이선스로 제공된다.
관련 문서
- gemma-tutorial-tool-calling — 로컬 함수 호출로 AI 에이전트 만드는 단계별 가이드
- gemini — Google의 멀티모달 AI 서비스 생태계
- google-ai-studio — Google 모델을 실험하는 개발자용 환경
참고 자료
- Gemma models overview
- Bring state-of-the-art agentic skills to the edge with Gemma 4 — Google Developers Blog (2026-04-02)
- Function calling with Gemma — Google AI for Developers