Google Gemma 4
Google Gemma 4, akıllı telefonlardan iş istasyonlarına kadar cihazlarda verimli bir şekilde çalışabilen gelişmiş akıl yürütme, çok modlu yetenekler ve aracı iş akışlarına sahip, Apache 2.0 lisansı altında yayınlanan son teknoloji açık ağırlıklı yapay zeka modellerinden oluşan bir ailedir.
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Apr 10, 2026
Google Gemma 4 Aylık Trafik Trendleri
Google Gemma 4 geçen ay 8.5m ziyaret aldı ve -12.1% oranında bir Hafif Düşüş gösterdi. Analizimize göre, bu eğilim yapay zeka araçları sektöründeki tipik pazar dinamikleriyle uyumludur.
Geçmiş trafiği görüntüleGoogle Gemma 4 Nedir
2 Nisan 2026'da piyasaya sürülen Google Gemma 4, Google DeepMind'ın Gemini 3 ile aynı araştırma ve teknoloji temeli üzerine inşa edilmiş en son nesil açık yapay zeka modellerini temsil ediyor. Ticari olarak izin veren Apache 2.0 lisansı altında yayınlanan Gemma 4, sınır düzeyindeki yapay zeka yeteneklerini geliştiriciler, araştırmacılar ve işletmeler için yaygın olarak erişilebilir hale getirmek için tasarlanmıştır. Model ailesi dört farklı boyutta gelir: E2B (Etkili 2 milyar parametre), E4B (Etkili 4 milyar parametre), 26B Uzmanlar Karışımı (MoE) ve 31B Yoğun, her biri mobil cihazlardan ve IoT donanımından profesyonel iş istasyonlarına ve bulut altyapısına kadar farklı donanım yapılandırmaları için optimize edilmiştir. 400 milyondan fazla kez indirilen ve 100.000'den fazla topluluk tarafından oluşturulan varyanttan oluşan bir 'Gemmaverse' oluşturan önceki Gemma nesillerinin başarısı üzerine inşa edilen Gemma 4, benzeri görülmemiş bir parametre başına zeka sunuyor; 31B modeli Arena AI metin lider panosunda açık modeller arasında 3. sırada ve 26B modeli 6. sırada yer alarak boyutlarının 20 katına kadar olan modelleri geride bırakıyor.
Google Gemma 4 Temel Özellikleri
Google Gemma 4, Gemini 3 ile aynı araştırma temeli üzerine inşa edilmiş, Apache 2.0 lisansı altında yayınlanan son teknoloji ürünü açık AI modelleri ailesidir. Mobil cihazlardan iş istasyonlarına kadar farklı donanımlar için optimize edilmiş dört boyutta (E2B, E4B, 26B MoE ve 31B Yoğun) gelir. Modeller, gelişmiş akıl yürütme, aracı iş akışları için yerel fonksiyon çağırma, çok modlu yetenekler (daha küçük modellerde metin, resim, video ve ses), 140'tan fazla dil desteği, 256K tokene kadar genişletilmiş bağlam pencereleri ve olağanüstü kod üretimi özelliklerine sahiptir. Cihaz üzerinde dağıtım için tasarlanan Gemma 4, eksiksiz veri egemenliği ve gizliliğini korurken minimum donanım gereksinimleriyle sınır düzeyinde AI yetenekleri sunar.
Gelişmiş Akıl Yürütme ve Aracı İş Akışları: Çok adımlı planlama, fonksiyon çağırma, yapılandırılmış JSON çıktısı ve sistem talimatları için yerel destek, geliştiricilerin araçlarla, API'lerle etkileşim kurabilen ve karmaşık iş akışlarını güvenilir bir şekilde yürütebilen otonom AI aracıları oluşturmasını sağlar.
Çok Modlu Anlama: Tüm modeller, metin, resim ve videoyu değişken çözünürlüklerle yerel olarak işler ve OCR ve grafik anlama gibi görsel görevlerde mükemmeldir. E2B ve E4B modelleri ayrıca birden çok dilde konuşma tanıma ve çeviri için yerel ses girişini destekler.
Sıfıra Yakın Gecikmeyle Cihaz Üzerinde Dağıtım: Akıllı telefonlar, Raspberry Pi ve IoT donanımı dahil olmak üzere uç cihazlar için optimize edilmiştir, Qualcomm, MediaTek ve Google Pixel ekipleriyle işbirliği sayesinde tamamen çevrimdışı olarak minimum bellek ayak iziyle (E2B bazı cihazlarda <1,5 GB kullanır) çalışır.
Büyük Çok Dilli Destek: Geliştiricilerin küresel kitleler için uygun kültürel bağlam anlayışıyla kapsayıcı, yüksek performanslı uygulamalar oluşturmasını sağlayan, 35'ten fazla dil için kullanıma hazır destekle 140'tan fazla dilde önceden eğitilmiştir.
Genişletilmiş Bağlam Pencereleri: Uç modeller 128K token bağlam pencerelerine sahipken, daha büyük modeller 256K tokene kadar sunar ve geliştiricilerin tek bir istemde tüm kod depolarını, uzun belgeleri veya kapsamlı konuşmaları işlemesine olanak tanır.
Apache 2.0 Açık Kaynak Lisansı: Aylık aktif kullanıcı sınırı veya kabul edilebilir kullanım politikası kısıtlaması olmayan ticari olarak izin verilebilir lisanslama, eksiksiz geliştirici esnekliği, dijital egemenlik ve veriler, altyapı ve model dağıtımı üzerinde tam kontrol sağlar.
Google Gemma 4 Kullanım Alanları
Yerel AI Kodlama Asistanları: Geliştiriciler, geliştirme iş akışları için gizliliği koruyarak ve gecikmeyi azaltarak, kodu buluta göndermeden yerel kod üretimi, tamamlama ve düzeltmeyi güçlendirmek için Android Studio ve IDE'lerde Gemma 4'ü kullanabilir.
Çevrimdışı Mobil Uygulamalar: Sesli asistanlar, gerçek zamanlı çeviri, belge özetleme ve tamamen cihaz üzerinde internet bağlantısı olmadan çalışan görüntü analizi gibi özelliklere sahip akıllı Android uygulamaları oluşturun, kullanıcı gizliliğini ve anında yanıtları sağlayın.
Kurumsal Egemen AI Çözümleri: Kuruluşlar ve devlet kurumları, bölgesel nüanslara saygı duyarak ve hassas veriler üzerinde tam kontrolü sürdürerek, katı veri yerleşimi, uyumluluk ve egemenlik gereksinimlerini karşılayan yerelleştirilmiş AI hizmetleri dağıtabilir.
Sağlık ve Bilimsel Araştırma: Yale Üniversitesi'nin Cell2Sentence-Scale ile gösterildiği gibi, kanser tedavisi keşfi gibi özel tıbbi veya bilimsel uygulamalar için Gemma 4'ü ince ayar yapın, aynı zamanda şirket içi dağıtım yoluyla HIPAA uyumluluğunu ve veri güvenliğini koruyun.
Otonom AI Aracıları: Müşteri hizmetleri iş akışlarından karmaşık iş süreci otomasyonuna kadar çok adımlı görevleri otomatikleştirmek için kişisel dosyalar, uygulamalar, veritabanları ve harici API'lerle etkileşim kurabilen her zaman açık AI asistanları oluşturun.
Çok Dilli İçerik İşleme: Küresel işletmelerin yerelleştirilmiş müşteri deneyimleri, çeviri hizmetleri ve uluslararası destek sistemleri sağlamasına olanak tanıyan, uygun kültürel bağlamla 140'tan fazla dildeki içeriği anlayan ve üreten uygulamalar oluşturun.
Artıları
Apache 2.0 lisansı, Llama 4 gibi rakiplerin aksine, kullanıcı sınırları veya kısıtlayıcı politikalar olmadan eksiksiz ticari özgürlük sağlar
Rakiplerinden 20 kat daha büyük olan modellerle olağanüstü verimlilik, Arena AI liderlik tablosunda dünya çapında 3. ve 6. sırada yer alıyor
Akıllı telefonlarda ve uç cihazlarda çevrimdışı çalışmayı sağlayan minimum bellek ayak iziyle (E2B için <1,5 GB) gerçek cihaz üzerinde dağıtım yeteneği
Kolay entegrasyon sağlayan büyük çerçeveler ve araçlar (Hugging Face, vLLM, llama.cpp, Ollama, NVIDIA NIM, vb.) için kapsamlı ilk gün desteği
Eksileri
Açık ağırlıklı modeller, katı merkezi kontroller veya izleme olmadan kötüye kullanım hakkında potansiyel endişeler yaratır
Yönetilen bulut hizmetlerine kıyasla belirli kullanım durumları için dağıtmak, ince ayar yapmak ve optimize etmek için teknik uzmanlık gerektirir
Daha küçük modeller (E2B, E4B) verimlilik için bazı yeteneklerden ödün verir ve bu da son derece karmaşık görevlerde performansı potansiyel olarak sınırlar
Gemini Nano 4 ile ileriye dönük uyumluluk 2026'nın sonları için vaat edilmiştir, bu da bazı üretim özelliklerinin hala önizleme veya geliştirme aşamasında olduğu anlamına gelir
Google Gemma 4 Nasıl Kullanılır
1. Dağıtım ortamınızı seçin: Gemma 4'ü nerede çalıştırmak istediğinize karar verin: cihaz üzerinde (Android, Raspberry Pi, masaüstü), bulutta (Google Cloud, Vertex AI) veya yerel olarak geliştirme makinenizde. Uygun model boyutunu seçin: mobil/IoT için E2B (2B parametre), uç cihazlar için E4B (4B parametre), hızlı çıkarım için 26B MoE veya maksimum kalite için 31B Yoğun.
2. Tercih ettiğiniz platform aracılığıyla Gemma 4'e erişin: Hızlı denemeler için Google AI Studio'yu (31B ve 26B modelleri için) veya Google AI Edge Gallery'yi (E4B ve E2B modelleri için) kullanın. Model ağırlıklarını indirmek için Hugging Face, Kaggle veya Ollama'yı ziyaret edin. Android geliştirme için AICore Geliştirici Önizlemesi veya Android Studio aracılığıyla erişin.
3. Gerekli bağımlılıkları ve araçları yükleyin: İlk gün desteğiyle tercih ettiğiniz çerçeveyi yükleyin: Hugging Face Transformers, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, LM Studio veya Unsloth. Yerel dağıtım için, en küçük model (E2B) için en az 4 GB RAM'e veya en büyük model (31B) için 19 GB'a kadar RAM'e sahip olduğunuzdan emin olun. Python tabanlı iş akışları için, pip kullanarak gerekli kitaplıkları yükleyin.
4. Modeli yükleyin ve başlatın: Model ağırlıklarını seçtiğiniz platformdan indirin. Hugging Face için, modeli yüklemek için Transformers kitaplığını kullanın. Yerel CLI kullanımı için, litert-lm CLI aracını kullanın (Linux, macOS ve Raspberry Pi'de mevcuttur). Ollama için, 'ollama pull gemma4' komutunu ve ardından belirli model varyantını çalıştırın. Unsloth Studio için, 'curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh' komutunu kullanarak yükleyin ve 'unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888' komutuyla başlatın.
5. Model parametrelerini ve sistem istemlerini yapılandırın: Bağlam penceresi (uç modeller için 128K, daha büyük modeller için 256K'ya kadar) dahil olmak üzere çıkarım parametrelerinizi ayarlayın. Yapılandırılmış konuşmalar için 'sistem' rolünü belirterek yerel sistem istemi desteğini kullanın. Kullanım durumunuza göre sıcaklık, top-p ve diğer oluşturma parametrelerini yapılandırın.
6. Temel metin oluşturmayı uygulayın: Modeli test etmek için basit metin istemleriyle başlayın. Sohbet uygulamaları için, girişinizi uygun rol etiketleriyle (sistem, kullanıcı, asistan) biçimlendirin. Model, metin, resim ve ses girişlerini destekler (ses yalnızca E2B ve E4B modelleri için). Yanıtları işleyin ve gerekirse akış çıkışını işleyin.
7. Aracı iş akışları için işlev çağırmayı ayarlayın: Araçlarınızı ve işlevlerinizi net açıklamalar ve argüman belirtimleriyle tanımlayın (örneğin, bir hava durumu arama işlevi). Araç tanımlarını Gemma 4'ün işlev çağırma şemasına göre biçimlendirin. Kullanıcı istemlerini mevcut araçlarla birlikte gönderin ve model uygun olduğunda JSON biçiminde yapılandırılmış işlev çağrı nesneleri oluşturacaktır.
8. Araç yürütmeyi ve yanıt işlemeyi uygulayın: İşlev adını ve argümanlarını çıkarmak için modelin işlev çağrı çıktısını ayrıştırın. İstenen işlevi sağlanan parametrelerle yürütün. İşlev sonuçlarını konuşma bağlamında modele geri döndürün. Model daha sonra araç sonuçlarını içeren doğal bir dil yanıtı oluşturacaktır.
9. Çok modlu yetenekleri etkinleştirin (isteğe bağlı): Görsel görevler için, çizelgeleri, diyagramları, OCR'yi veya görsel içeriği analiz etmek için resimleri metin istemleriyle birlikte geçirin. Tüm Gemma 4 modelleri, değişken çözünürlüklerde resim ve video girişini destekler. E2B ve E4B modelleri için, otomatik konuşma tanıma (ASR) ve birden çok dilde konuşmadan çevrilmiş metne çeviri için ses girişini ekleyin.
10. Üretim dağıtımı için optimize edin: Android uygulamaları için, Gemma 4'ü AICore ile cihaz üzerinde çalıştırmak için ML Kit GenAI Prompt API'sini kullanın. Bulut dağıtımı için, Google Cloud'da Vertex AI, Cloud Run veya GKE'yi kullanın. Yerel dağıtım için bellek ayak izini azaltmak için nicemleme (Q4_K_M veya benzeri) uygulayın. Saniye başına jeton ve gecikme gibi performans metriklerini izleyin. Android için, Gemma 4 için yazılan kod, Gemini Nano 4 cihazlarıyla ileriye dönük uyumlu olacaktır.
11. Belirli kullanım durumları için ince ayar yapın (isteğe bağlı): Gemma 4'ü belirli görevleriniz için özelleştirmek için Google Colab, Vertex AI veya Unsloth gibi platformları kullanın. Eğitim veri kümenizi uygun biçimde hazırlayın. Eğitim parametrelerini yapılandırın ve verimli ince ayar için Hugging Face TRL gibi araçlardan yararlanın. Apache 2.0 lisansı, eksiksiz özelleştirme ve ticari kullanıma izin verir.
12. Güvenlik ve emniyet önlemleri uygulayın: Güvenlik yönergeleri için Sorumlu Üretken Yapay Zeka Araç Seti'ni ve model kartını inceleyin. Uygulama gereksinimlerinize göre içerik filtreleme uygulayın. Fiziksel aktüatörlere sahip uç/robotik dağıtımlar için, imzalı yetkilendirme belirteçlerini doğrulamak ve araç yürütülmeden önce eylemleri geri döndürülebilirliklerine göre sınıflandırmak için HDP (Helix Delegation Protocol) gibi güvenlik ara yazılımlarını düşünün.
Google Gemma 4 SSS
Evet. Gemma 4, ticari kullanıma, yeniden dağıtıma ve telif ücreti, aylık aktif kullanıcı sınırı veya kabul edilebilir kullanım politikası uygulama kısıtlamaları olmaksızın değiştirilmesine izin veren Apache 2.0 lisansı altında yayınlanmıştır.
Google Gemma 4 Videosu
Popüler Makaleler
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
OpenAI, Sora Uygulamasını Kapattı: 2026'da Yapay Zeka Video Üretiminin Geleceği Ne Olacak?
Mar 25, 2026
2026'daki En İyi 5 Yapay Zeka Aracısı: Doğru Olanı Nasıl Seçersiniz
Mar 18, 2026
Google Gemma 4 Web Sitesi Analitiği
Google Gemma 4 Trafik ve Sıralamaları
8.5M
Aylık Ziyaretler
#8357
Küresel Sıralama
#353
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Nov 2024-Jun 2025
Google Gemma 4 Kullanıcı İçgörüleri
00:00:53
Ort. Ziyaret Süresi
1.93
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
55.03%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
Google Gemma 4'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
US: 26.94%
IN: 8.76%
GB: 5.14%
JP: 4.24%
DE: 3.01%
Others: 51.91%
Google Gemma 4 Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Athena AI
Athena AI, belge analizi, quiz oluşturma, flash kartlar ve etkileşimli sohbet yetenekleri gibi özellikler aracılığıyla kişiselleştirilmiş çalışma yardımı, iş çözümleri ve yaşam koçluğu sunan çok yönlü bir AI destekli platformdur.
Aguru AI
Aguru AI, davranış izleme, anomali tespiti ve performans optimizasyonu gibi özelliklerle LLM tabanlı uygulamalar için kapsamlı izleme, güvenlik ve optimizasyon araçları sağlayan yerel bir yazılım çözümüdür.
GOAT AI
GOAT AI, haber makaleleri, araştırma makaleleri ve videolar gibi çeşitli içerik türleri için tek tıklama ile özetleme yetenekleri sunan AI destekli bir platformdur ve ayrıca alanına özgü görevler için gelişmiş AI ajan orkestrasyonu sağlar.
GiGOS
GiGOS, kullanıcıların etkileşimde bulunabileceği ve farklı AI modellerini karşılaştırabileceği sezgisel bir arayüzle Gemini, GPT-4, Claude ve Grok gibi birden fazla gelişmiş dil modeline erişim sağlayan bir AI platformudur.
Google Gemma 4 Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
GPT‑5.4 mini and nano | Official
GPT-5.4 mini ve nano, OpenAI'nin hız ve maliyet verimliliği için optimize edilmiş, kodlama, akıl yürütme ve çok modlu görevlere amiral gemisi performansına yakın performans getiren ve tam boyutlu muadillerinden önemli ölçüde daha hızlı çalışan en yetenekli küçük dil modelleridir.
SearchGPT
SearchGPT, OpenAI tarafından geliştirilen AI destekli bir arama prototipidir ve GPT modellerini kullanarak hızlı, konuşma tarzında yanıtlar sunar ve net kaynaklar sağlar.
ContextGem
ContextGem, güçlü yerleşik soyutlamalar ve otomatik özellikler aracılığıyla belgelerden minimum kodla yapılandırılmış veri ve içgörü çıkarma işlemini basitleştiren ücretsiz, açık kaynaklı bir LLM çerçevesidir.
AI CLI
AI CLI, yapay zeka yeteneklerini doğrudan terminalinize getiren, OpenAI'nin GPT'si ve Anthropic'in Claude'u gibi çeşitli yapay zeka modelleriyle basit komutlar aracılığıyla etkileşim kurmanıza olanak tanıyan açık kaynaklı bir komut satırı aracıdır.