Google Gemma 4
Google Gemma 4 es una familia de modelos de IA de código abierto de última generación lanzados bajo la licencia Apache 2.0, que presenta razonamiento avanzado, capacidades multimodales y flujos de trabajo agentic que pueden ejecutarse de manera eficiente en dispositivos desde teléfonos inteligentes hasta estaciones de trabajo.
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Información del Producto
Actualizado:10/04/2026
Tendencias de Tráfico Mensual de Google Gemma 4
Google Gemma 4 recibió 8.5m visitas el mes pasado, demostrando un Ligero Descenso de -12.1%. Según nuestro análisis, esta tendencia se alinea con la dinámica típica del mercado en el sector de herramientas de IA.
Ver historial de tráfico¿Qué es Google Gemma 4?
Google Gemma 4, lanzado el 2 de abril de 2026, representa la última generación de modelos de IA abiertos de Google DeepMind construidos sobre la misma base de investigación y tecnología que Gemini 3. Lanzado bajo la licencia Apache 2.0, comercialmente permisiva, Gemma 4 está diseñado para hacer que las capacidades de IA de nivel superior sean ampliamente accesibles para desarrolladores, investigadores y empresas. La familia de modelos viene en cuatro tamaños distintos: E2B (2 mil millones de parámetros efectivos), E4B (4 mil millones de parámetros efectivos), 26B Mixture of Experts (MoE) y 31B Dense, cada uno optimizado para diferentes configuraciones de hardware que van desde dispositivos móviles y hardware de IoT hasta estaciones de trabajo profesionales e infraestructura en la nube. Basándose en el éxito de las generaciones anteriores de Gemma, que se han descargado más de 400 millones de veces y han generado un 'Gemmaverso' de más de 100,000 variantes creadas por la comunidad, Gemma 4 ofrece una inteligencia por parámetro sin precedentes, con el modelo 31B clasificado en el puesto número 3 y el modelo 26B clasificado en el puesto número 6 entre los modelos abiertos en la clasificación de texto de Arena AI, superando a los modelos hasta 20 veces su tamaño.
Características Principales de Google Gemma 4
Google Gemma 4 es una familia de modelos de IA abiertos de última generación lanzados bajo la licencia Apache 2.0, construidos sobre la misma base de investigación que Gemini 3. Viene en cuatro tamaños (E2B, E4B, 26B MoE y 31B Dense) optimizados para diferentes hardware, desde dispositivos móviles hasta estaciones de trabajo. Los modelos cuentan con razonamiento avanzado, llamadas a funciones nativas para flujos de trabajo de agentes, capacidades multimodales (texto, imagen, video y audio en modelos más pequeños), soporte para más de 140 idiomas, ventanas de contexto extendidas de hasta 256K tokens y una generación de código excepcional. Diseñado para la implementación en el dispositivo, Gemma 4 ofrece capacidades de IA de nivel superior con requisitos de hardware mínimos, al tiempo que mantiene la soberanía y la privacidad completas de los datos.
Razonamiento avanzado y flujos de trabajo de agentes: El soporte nativo para la planificación de varios pasos, la llamada a funciones, la salida JSON estructurada y las instrucciones del sistema permite a los desarrolladores crear agentes de IA autónomos que pueden interactuar con herramientas, API y ejecutar flujos de trabajo complejos de manera confiable.
Comprensión multimodal: Todos los modelos procesan de forma nativa texto, imágenes y video con resoluciones variables, destacándose en tareas visuales como OCR y comprensión de gráficos. Los modelos E2B y E4B también admiten entrada de audio nativa para el reconocimiento de voz y la traducción en varios idiomas.
Implementación en el dispositivo con latencia casi nula: Optimizado para dispositivos periféricos, incluidos teléfonos inteligentes, Raspberry Pi y hardware de IoT, que se ejecuta completamente sin conexión con una huella de memoria mínima (E2B usa <1.5 GB en algunos dispositivos) a través de la colaboración con los equipos de Qualcomm, MediaTek y Google Pixel.
Soporte multilingüe masivo: Pre-entrenado en más de 140 idiomas con soporte listo para usar para más de 35 idiomas, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones inclusivas y de alto rendimiento con la comprensión adecuada del contexto cultural para audiencias globales.
Ventanas de contexto extendidas: Los modelos de borde cuentan con ventanas de contexto de 128K tokens, mientras que los modelos más grandes ofrecen hasta 256K tokens, lo que permite a los desarrolladores procesar repositorios de código completos, documentos largos o conversaciones extensas en un solo mensaje.
Licencia de código abierto Apache 2.0: Licencia comercialmente permisiva sin límites mensuales de usuarios activos ni restricciones de política de uso aceptable, lo que brinda a los desarrolladores flexibilidad completa, soberanía digital y control total sobre los datos, la infraestructura y la implementación del modelo.
Casos de Uso de Google Gemma 4
Asistentes de codificación de IA locales: Los desarrolladores pueden usar Gemma 4 en Android Studio e IDE para potenciar la generación, la finalización y la corrección de código local sin enviar código a la nube, manteniendo la privacidad y reduciendo la latencia para los flujos de trabajo de desarrollo.
Aplicaciones móviles sin conexión: Cree aplicaciones inteligentes para Android con funciones como asistentes de voz, traducción en tiempo real, resumen de documentos y análisis de imágenes que se ejecutan completamente en el dispositivo sin conectividad a Internet, lo que garantiza la privacidad del usuario y respuestas instantáneas.
Soluciones de IA soberanas para empresas: Las organizaciones y las agencias gubernamentales pueden implementar servicios de IA localizados que cumplan con los estrictos requisitos de residencia, cumplimiento y soberanía de los datos, respetando al mismo tiempo los matices regionales y manteniendo el control total sobre los datos confidenciales.
Investigación científica y de atención médica: Ajuste Gemma 4 para aplicaciones médicas o científicas especializadas, como el descubrimiento de terapias contra el cáncer (como se demostró con Cell2Sentence-Scale de la Universidad de Yale), manteniendo al mismo tiempo el cumplimiento de la HIPAA y la seguridad de los datos mediante la implementación local.
Agentes de IA autónomos: Cree asistentes de IA siempre activos que puedan interactuar con archivos personales, aplicaciones, bases de datos y API externas para automatizar tareas de varios pasos, desde flujos de trabajo de servicio al cliente hasta la automatización de procesos empresariales complejos.
Procesamiento de contenido multilingüe: Cree aplicaciones que comprendan y generen contenido en más de 140 idiomas con el contexto cultural adecuado, lo que permite a las empresas globales brindar experiencias de cliente localizadas, servicios de traducción y sistemas de soporte internacional.
Ventajas
La licencia Apache 2.0 proporciona una libertad comercial completa sin límites de usuario ni políticas restrictivas, a diferencia de competidores como Llama 4
Eficiencia excepcional con modelos que superan a los competidores 20 veces su tamaño, ocupando el puesto #3 y #6 a nivel mundial en la clasificación de Arena AI
Verdadera capacidad de implementación en el dispositivo con una huella de memoria mínima (<1.5 GB para E2B) que permite el funcionamiento sin conexión en teléfonos inteligentes y dispositivos periféricos
Soporte integral desde el primer día para los principales marcos y herramientas (Hugging Face, vLLM, llama.cpp, Ollama, NVIDIA NIM, etc.) que garantiza una fácil integración
Desventajas
Los modelos de peso abierto plantean posibles preocupaciones sobre el uso indebido sin controles o supervisión centralizados estrictos
Requiere experiencia técnica para implementar, ajustar y optimizar para casos de uso específicos en comparación con los servicios gestionados en la nube
Los modelos más pequeños (E2B, E4B) intercambian cierta capacidad por eficiencia, lo que podría limitar el rendimiento en tareas muy complejas
Se promete la compatibilidad con versiones futuras con Gemini Nano 4 para más adelante en 2026, lo que significa que algunas funciones de producción aún están en vista previa o en desarrollo
Cómo Usar Google Gemma 4
1. Elija su entorno de implementación: Decida dónde desea ejecutar Gemma 4: en el dispositivo (Android, Raspberry Pi, escritorio), en la nube (Google Cloud, Vertex AI) o localmente en su máquina de desarrollo. Seleccione el tamaño de modelo apropiado: E2B (2B parámetros) para móvil/IoT, E4B (4B parámetros) para dispositivos de borde, 26B MoE para inferencia rápida o 31B Dense para máxima calidad.
2. Acceda a Gemma 4 a través de su plataforma preferida: Para una experimentación rápida, use Google AI Studio (para modelos 31B y 26B) o Google AI Edge Gallery (para modelos E4B y E2B). Para descargar los pesos del modelo, visite Hugging Face, Kaggle u Ollama. Para el desarrollo de Android, acceda a través de AICore Developer Preview o Android Studio.
3. Instale las dependencias y herramientas necesarias: Instale su marco preferido con soporte desde el primer día: Hugging Face Transformers, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, LM Studio o Unsloth. Para la implementación local, asegúrese de tener al menos 4 GB de RAM para el modelo más pequeño (E2B) o hasta 19 GB para el más grande (31B). Para flujos de trabajo basados en Python, instale las bibliotecas necesarias usando pip.
4. Cargue e inicialice el modelo: Descargue los pesos del modelo de su plataforma elegida. Para Hugging Face, use la biblioteca Transformers para cargar el modelo. Para el uso local de la CLI, use la herramienta CLI litert-lm (disponible en Linux, macOS y Raspberry Pi). Para Ollama, ejecute 'ollama pull gemma4' seguido de la variante de modelo específica. Para Unsloth Studio, instale usando 'curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh' y ejecute con 'unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888'.
5. Configure los parámetros del modelo y las indicaciones del sistema: Configure sus parámetros de inferencia, incluida la ventana de contexto (128K para modelos de borde, hasta 256K para modelos más grandes). Utilice el soporte nativo de indicaciones del sistema especificando el rol 'system' para conversaciones estructuradas. Configure la temperatura, top-p y otros parámetros de generación según su caso de uso.
6. Implemente la generación de texto básica: Comience con indicaciones de texto simples para probar el modelo. Para aplicaciones de chat, formatee su entrada con etiquetas de rol apropiadas (sistema, usuario, asistente). El modelo admite entradas de texto, imagen y audio (audio solo para modelos E2B y E4B). Procese las respuestas y gestione la salida de transmisión si es necesario.
7. Configure la llamada a funciones para flujos de trabajo agentic: Defina sus herramientas y funciones con descripciones claras y especificaciones de argumentos (por ejemplo, una función de búsqueda del clima). Formatee las definiciones de herramientas de acuerdo con el esquema de llamada a funciones de Gemma 4. Envíe indicaciones de usuario junto con las herramientas disponibles, y el modelo generará objetos de llamada a funciones estructurados en formato JSON cuando sea apropiado.
8. Implemente la ejecución de herramientas y el manejo de respuestas: Analice la salida de la llamada a funciones del modelo para extraer el nombre de la función y los argumentos. Ejecute la función solicitada con los parámetros proporcionados. Devuelva los resultados de la función al modelo en el contexto de la conversación. El modelo generará entonces una respuesta en lenguaje natural que incorpore los resultados de la herramienta.
9. Habilite las capacidades multimodales (opcional): Para las tareas de visión, pase imágenes junto con indicaciones de texto para analizar gráficos, diagramas, OCR o contenido visual. Todos los modelos Gemma 4 admiten entrada de imagen y video a resoluciones variables. Para los modelos E2B y E4B, incluya entrada de audio para el reconocimiento automático del habla (ASR) y la traducción de voz a texto traducido en varios idiomas.
10. Optimice para la implementación en producción: Para aplicaciones de Android, use la API ML Kit GenAI Prompt para ejecutar Gemma 4 en el dispositivo con AICore. Para la implementación en la nube, use Vertex AI, Cloud Run o GKE en Google Cloud. Aplique la cuantificación (Q4_K_M o similar) para reducir la huella de memoria para la implementación local. Supervise las métricas de rendimiento como tokens por segundo y latencia. Para Android, el código escrito para Gemma 4 será compatible con versiones futuras con los dispositivos Gemini Nano 4.
11. Ajuste para casos de uso específicos (opcional): Use plataformas como Google Colab, Vertex AI o Unsloth para personalizar Gemma 4 para sus tareas específicas. Prepare su conjunto de datos de entrenamiento en el formato apropiado. Configure los parámetros de entrenamiento y aproveche herramientas como Hugging Face TRL para un ajuste fino eficiente. La licencia Apache 2.0 permite la personalización completa y el uso comercial.
12. Implemente medidas de seguridad: Revise el Responsible Generative AI Toolkit y la tarjeta de modelo para obtener pautas de seguridad. Implemente el filtrado de contenido según los requisitos de su aplicación. Para implementaciones de borde/robótica con actuadores físicos, considere el middleware de seguridad como HDP (Helix Delegation Protocol) para verificar los tokens de delegación firmados y clasificar las acciones por irreversibilidad antes de la ejecución de la herramienta.
Preguntas Frecuentes de Google Gemma 4
Sí. Gemma 4 se publica bajo la licencia Apache 2.0, que permite el uso comercial, la redistribución y la modificación sin regalías, límites de usuarios activos mensuales o restricciones de aplicación de la política de uso aceptable.
Video de Google Gemma 4
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8.5M
Visitas Mensuales
#8357
Clasificación Global
#353
Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: Nov 2024-Jun 2025
Información de Usuarios de Google Gemma 4
00:00:53
Duración Promedio de Visita
1.93
Páginas por Visita
55.03%
Tasa de Rebote de Usuarios
Principales Regiones de Google Gemma 4
US: 26.94%
IN: 8.76%
GB: 5.14%
JP: 4.24%
DE: 3.01%
Others: 51.91%
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