Gemma 4: Новые открытые модели от Google

Google выпустила Gemma 4 — это семейство открытых моделей, построенных на архитектуре Gemini 3, работающих под лицензией Apache 2.0.

Ребята из DeepMind явно сфокусировались на показателе intelligence-per-parameter. Проще говоря: модель весит меньше, а «соображает» лучше.

И это подтверждается бенчмарками: версии на 31B и 26B параметров демонстрируют результаты, сопоставимые с моделями значительно большего масштаба. Недавно они заняли третье и шестое места соответственно в рейтинге текстовых моделей Arena AI.

В линейку входят четыре варианта модели:

• 31B Dense и 26B MoE (Mixture of Experts): Старшие братья для рабочих станций. 31B уже ворвалась на 3-е место в мировом рейтинге Open Model на Arena.ai.
• E2B и E4B (Effective 2B/4B): Компактные движки для смартфонов и IoT. Они настолько оптимизированы, что крутятся локально на Pixel или Raspberry Pi с почти нулевой задержкой.

С точки зрения возможностей, Gemma 4 — это уже не просто чат-бот. Модели умеют строить сложные цепочки рассуждений, генерировать код офлайн, работать с изображениями, видео и аудио, а также выполнять agent-based сценарии через API и функции.

Контекст до 256K токенов позволяет закинуть в модель целый репозиторий и получить осмысленный ответ.

Модели были обучены более чем на 140 языках, что обеспечивает семейству широкую многоязычную поддержку.

Отдельный плюс — лицензия Apache 2.0. Можно брать, дорабатывать и встраивать хоть в коммерческий продукт, хоть в личный проект. Полная цифровая независимость.

Но не всё так идеально:

• Железо всё ещё решает: Несмотря на оптимизацию, но для комфортного запуска 31B в bfloat16 всё равно желательно иметь карту уровня NVIDIA H100 или мощный потребительский конфиг с большим объемом VRAM для квантованных версий.
• Плотность vs Скорость: Хотя 26B MoE активирует всего 3.8 млрд параметров при генерации, «честный» 31B Dense будет ощутимо медленнее на слабом железе, требуя компромиссов между качеством и скоростью.

Итог

Google делает мощный шаг в сторону open-source сообщества, превращая твой локальный ПК или даже смартфон в полноценную лабораторию.

Если вы разработчик или просто гик, любящий держать данные под своим контролем — самое время расчехлять Ollama или Hugging Face.