
Google Gemma 4
Google Gemma 4 - это семейство современных AI-моделей с открытым весом, выпущенных под лицензией Apache 2.0, с расширенными возможностями рассуждения, мультимодальными возможностями и рабочими процессами агентов, которые могут эффективно работать на устройствах от смартфонов до рабочих станций.
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4?ref=producthunt&utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:10/04/2026
Тенденции ежемесячного трафика Google Gemma 4
Google Gemma 4 получил 8.5m посещений за прошлый месяц, демонстрируя Небольшое снижение на уровне -12.1%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.
Посмотреть историю трафикаЧто такое Google Gemma 4
Google Gemma 4, запущенная 2 апреля 2026 года, представляет собой последнее поколение открытых моделей искусственного интеллекта Google DeepMind, построенных на той же исследовательской и технологической основе, что и Gemini 3. Gemma 4, выпущенная под коммерчески разрешительной лицензией Apache 2.0, предназначена для того, чтобы сделать возможности искусственного интеллекта на уровне передовых технологий широко доступными для разработчиков, исследователей и предприятий. Семейство моделей поставляется в четырех различных размерах: E2B (Effective 2 billion parameters), E4B (Effective 4 billion parameters), 26B Mixture of Experts (MoE) и 31B Dense, каждая из которых оптимизирована для различных конфигураций оборудования, от мобильных устройств и оборудования IoT до профессиональных рабочих станций и облачной инфраструктуры. Основываясь на успехе предыдущих поколений Gemma, которые были загружены более 400 миллионов раз и породили \'Gemmaverse\' из более чем 100 000 вариантов, созданных сообществом, Gemma 4 обеспечивает беспрецедентный интеллект на параметр, при этом модель 31B занимает 3-е место, а модель 26B - 6-е место среди открытых моделей в текстовой таблице лидеров Arena AI, превосходя модели, в 20 раз превышающие их размер.
Ключевые особенности Google Gemma 4
Google Gemma 4 - это семейство современных открытых моделей искусственного интеллекта, выпущенных под лицензией Apache 2.0, созданных на той же исследовательской базе, что и Gemini 3. Она поставляется в четырех размерах (E2B, E4B, 26B MoE и 31B Dense), оптимизированных для различного оборудования, от мобильных устройств до рабочих станций. Модели обладают расширенными возможностями рассуждения, встроенной функцией вызова для агентских рабочих процессов, мультимодальными возможностями (текст, изображение, видео и аудио на моделях меньшего размера), поддержкой более 140 языков, расширенными окнами контекста до 256K токенов и исключительной генерацией кода. Разработанная для развертывания на устройствах, Gemma 4 предоставляет возможности искусственного интеллекта на уровне передовых технологий с минимальными требованиями к оборудованию, сохраняя при этом полный суверенитет и конфиденциальность данных.
Расширенные возможности рассуждения и агентские рабочие процессы: Встроенная поддержка многоэтапного планирования, вызова функций, структурированного вывода JSON и системных инструкций позволяет разработчикам создавать автономных агентов ИИ, которые могут взаимодействовать с инструментами, API и надежно выполнять сложные рабочие процессы.
Мультимодальное понимание: Все модели изначально обрабатывают текст, изображения и видео с переменным разрешением, превосходно справляясь с визуальными задачами, такими как OCR и понимание диаграмм. Модели E2B и E4B дополнительно поддерживают собственный аудиовход для распознавания речи и перевода на несколько языков.
Развертывание на устройстве с почти нулевой задержкой: Оптимизировано для периферийных устройств, включая смартфоны, Raspberry Pi и IoT-оборудование, работает полностью в автономном режиме с минимальным объемом памяти (E2B использует <1,5 ГБ на некоторых устройствах) благодаря сотрудничеству с командами Qualcomm, MediaTek и Google Pixel.
Массивная многоязычная поддержка: Предварительно обучена на более чем 140 языках с готовой поддержкой более 35 языков, что позволяет разработчикам создавать инклюзивные, высокопроизводительные приложения с правильным пониманием культурного контекста для глобальной аудитории.
Расширенные окна контекста: Периферийные модели имеют окна контекста размером 128K токенов, а более крупные модели предлагают до 256K токенов, что позволяет разработчикам обрабатывать целые репозитории кода, длинные документы или обширные разговоры в одном запросе.
Лицензия Apache 2.0 с открытым исходным кодом: Коммерчески разрешительное лицензирование без ограничений по количеству активных пользователей в месяц или ограничений политики допустимого использования, обеспечивающее полную гибкость для разработчиков, цифровой суверенитет и полный контроль над данными, инфраструктурой и развертыванием моделей.
Варианты использования Google Gemma 4
Локальные помощники по кодированию с использованием ИИ: Разработчики могут использовать Gemma 4 в Android Studio и IDE для обеспечения локальной генерации кода, завершения и исправления без отправки кода в облако, сохраняя конфиденциальность и снижая задержку для рабочих процессов разработки.
Автономные мобильные приложения: Создавайте интеллектуальные приложения для Android с такими функциями, как голосовые помощники, перевод в режиме реального времени, обобщение документов и анализ изображений, которые работают полностью на устройстве без подключения к Интернету, обеспечивая конфиденциальность пользователей и мгновенные ответы.
Корпоративные суверенные решения на основе ИИ: Организации и государственные учреждения могут развертывать локализованные сервисы ИИ, которые соответствуют строгим требованиям к месту хранения данных, соответствию нормативным требованиям и суверенитету, уважая при этом региональные нюансы и сохраняя полный контроль над конфиденциальными данными.
Здравоохранение и научные исследования: Точная настройка Gemma 4 для специализированных медицинских или научных приложений, таких как открытие методов лечения рака (как продемонстрировано в Cell2Sentence-Scale Йельского университета), при сохранении соответствия требованиям HIPAA и безопасности данных посредством локального развертывания.
Автономные агенты ИИ: Создавайте постоянно включенных помощников ИИ, которые могут взаимодействовать с личными файлами, приложениями, базами данных и внешними API для автоматизации многоэтапных задач, от рабочих процессов обслуживания клиентов до автоматизации сложных бизнес-процессов.
Многоязычная обработка контента: Создавайте приложения, которые понимают и генерируют контент на более чем 140 языках с учетом культурного контекста, что позволяет глобальным компаниям предоставлять локализованный клиентский опыт, услуги перевода и международные системы поддержки.
Преимущества
Лицензия Apache 2.0 обеспечивает полную коммерческую свободу без ограничений для пользователей или ограничительной политики, в отличие от конкурентов, таких как Llama 4
Исключительная эффективность моделей, которые превосходят конкурентов в 20 раз по размеру, занимая 3-е и 6-е места в мире в таблице лидеров Arena AI
Реальная возможность развертывания на устройстве с минимальным объемом памяти (<1,5 ГБ для E2B), обеспечивающая автономную работу на смартфонах и периферийных устройствах
Комплексная поддержка основных фреймворков и инструментов с первого дня (Hugging Face, vLLM, llama.cpp, Ollama, NVIDIA NIM и т. д.), обеспечивающая простую интеграцию
Недостатки
Модели с открытым весом вызывают потенциальные опасения по поводу неправильного использования без строгого централизованного контроля или мониторинга
Требуется техническая экспертиза для развертывания, точной настройки и оптимизации для конкретных случаев использования по сравнению с управляемыми облачными сервисами
Модели меньшего размера (E2B, E4B) жертвуют некоторыми возможностями ради эффективности, что потенциально ограничивает производительность при выполнении очень сложных задач
Обратная совместимость с Gemini Nano 4 обещана позднее в 2026 году, что означает, что некоторые производственные функции все еще находятся в предварительном просмотре или разработке
Как использовать Google Gemma 4
1. Выберите среду развертывания: Решите, где вы хотите запустить Gemma 4: на устройстве (Android, Raspberry Pi, настольный компьютер), в облаке (Google Cloud, Vertex AI) или локально на вашей машине разработки. Выберите подходящий размер модели: E2B (2B параметра) для мобильных/IoT, E4B (4B параметра) для периферийных устройств, 26B MoE для быстрой инференции или 31B Dense для максимального качества.
2. Получите доступ к Gemma 4 через предпочитаемую платформу: Для быстрого экспериментирования используйте Google AI Studio (для моделей 31B и 26B) или Google AI Edge Gallery (для моделей E4B и E2B). Чтобы загрузить веса модели, посетите Hugging Face, Kaggle или Ollama. Для разработки под Android получите доступ через AICore Developer Preview или Android Studio.
3. Установите необходимые зависимости и инструменты: Установите предпочитаемый фреймворк с поддержкой с первого дня: Hugging Face Transformers, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, LM Studio или Unsloth. Для локального развертывания убедитесь, что у вас есть как минимум 4 ГБ ОЗУ для самой маленькой модели (E2B) или до 19 ГБ для самой большой (31B). Для рабочих процессов на основе Python установите необходимые библиотеки с помощью pip.
4. Загрузите и инициализируйте модель: Загрузите веса модели с выбранной платформы. Для Hugging Face используйте библиотеку Transformers для загрузки модели. Для локального использования CLI используйте инструмент litert-lm CLI (доступен для Linux, macOS и Raspberry Pi). Для Ollama запустите \'ollama pull gemma4\', а затем конкретный вариант модели. Для Unsloth Studio установите с помощью \'curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh\' и запустите с помощью \'unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888\'.
5. Настройте параметры модели и системные подсказки: Настройте параметры инференции, включая контекстное окно (128K для периферийных моделей, до 256K для более крупных моделей). Используйте встроенную поддержку системных подсказок, указав роль \'system\' для структурированных разговоров. Настройте температуру, top-p и другие параметры генерации в зависимости от вашего варианта использования.
6. Реализуйте базовую генерацию текста: Начните с простых текстовых подсказок, чтобы протестировать модель. Для чат-приложений отформатируйте ввод с соответствующими тегами ролей (система, пользователь, помощник). Модель поддерживает текстовые, графические и аудиовходы (аудио только для моделей E2B и E4B). Обрабатывайте ответы и обрабатывайте потоковый вывод, если это необходимо.
7. Настройте вызов функций для рабочих процессов агентов: Определите свои инструменты и функции с четкими описаниями и спецификациями аргументов (например, функция поиска погоды). Отформатируйте определения инструментов в соответствии со схемой вызова функций Gemma 4. Отправляйте пользовательские подсказки вместе с доступными инструментами, и модель будет генерировать структурированные объекты вызова функций в формате JSON, когда это необходимо.
8. Реализуйте выполнение инструментов и обработку ответов: Проанализируйте вывод вызова функции модели, чтобы извлечь имя функции и аргументы. Выполните запрошенную функцию с предоставленными параметрами. Верните результаты функции обратно в модель в контексте разговора. Затем модель сгенерирует ответ на естественном языке, включающий результаты инструмента.
9. Включите мультимодальные возможности (необязательно): Для задач компьютерного зрения передавайте изображения вместе с текстовыми подсказками для анализа диаграмм, схем, OCR или визуального контента. Все модели Gemma 4 поддерживают ввод изображений и видео с переменным разрешением. Для моделей E2B и E4B включите аудиовход для автоматического распознавания речи (ASR) и перевода речи в текст на нескольких языках.
10. Оптимизируйте для производственного развертывания: Для приложений Android используйте ML Kit GenAI Prompt API для запуска Gemma 4 на устройстве с AICore. Для облачного развертывания используйте Vertex AI, Cloud Run или GKE в Google Cloud. Примените квантование (Q4_K_M или аналогичное), чтобы уменьшить объем памяти для локального развертывания. Отслеживайте показатели производительности, такие как количество токенов в секунду и задержка. Для Android код, написанный для Gemma 4, будет обратно совместим с устройствами Gemini Nano 4.
11. Точная настройка для конкретных вариантов использования (необязательно): Используйте такие платформы, как Google Colab, Vertex AI или Unsloth, чтобы настроить Gemma 4 для ваших конкретных задач. Подготовьте свой набор данных для обучения в соответствующем формате. Настройте параметры обучения и используйте такие инструменты, как Hugging Face TRL, для эффективной точной настройки. Лицензия Apache 2.0 разрешает полную настройку и коммерческое использование.
12. Внедрите меры безопасности: Ознакомьтесь с набором инструментов Responsible Generative AI Toolkit и карточкой модели для получения рекомендаций по безопасности. Внедрите фильтрацию контента в соответствии с требованиями вашего приложения. Для развертываний на периферии/робототехнике с физическими приводами рассмотрите возможность использования промежуточного программного обеспечения безопасности, такого как HDP (Helix Delegation Protocol), для проверки подписанных токенов делегирования и классификации действий по необратимости перед выполнением инструмента.
Часто задаваемые вопросы о Google Gemma 4
Да. Gemma 4 выпущена под лицензией Apache 2.0, которая разрешает коммерческое использование, распространение и модификацию без лицензионных отчислений, ограничений по количеству активных пользователей в месяц или ограничений, связанных с обеспечением соблюдения политики допустимого использования.
Видео Google Gemma 4
Популярные статьи

Обзор Atoms — AI Product Builder, переопределяющий цифровое творчество в 2026 году
Apr 10, 2026

Kilo Claw: Как развернуть и использовать настоящего AI-агента "Сделай-Это-За-Вас" (Обновление 2026)
Apr 3, 2026

OpenAI закрывает приложение Sora: что ждет будущее генерации AI-видео в 2026 году
Mar 25, 2026

Руководство по развертыванию OpenClaw: как самостоятельно разместить настоящего AI Agent (обновление 2026 г.)
Mar 10, 2026
Аналитика веб-сайта Google Gemma 4
Трафик и рейтинги Google Gemma 4
8.5M
Ежемесячные посещения
#8357
Глобальный рейтинг
#353
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Nov 2024-Jun 2025
Анализ пользователей Google Gemma 4
00:00:53
Средняя продолжительность посещения
1.93
Страниц за посещение
55.03%
Показатель отказов
Основные регионы Google Gemma 4
US: 26.94%
IN: 8.76%
GB: 5.14%
JP: 4.24%
DE: 3.01%
Others: 51.91%







