Gemma 4 en resumen
Gemma 4 viene en cuatro tamaños, desde E2B para teléfonos hasta un modelo denso de 31B, con llamadas a funciones, hasta 256K de contexto y una licencia comercial permisiva.
Qué cambió con Gemma 4
Gemma 4 incluye Effective 2B, Effective 4B, un modelo de mezcla de expertos de 26B que activa 3.8B de parámetros por paso, y un modelo denso de 31B. Todos procesan imágenes y video, y los dos pequeños también aceptan audio. El contexto llega a 128K tokens en los modelos para dispositivos y hasta 256K en los grandes, y el entrenamiento cubrió más de 140 idiomas.
Los modelos usan la licencia Apache 2.0. Los pesos están en Hugging Face, Kaggle y Ollama, con soporte desde el primer día en herramientas como llama.cpp, vLLM, MLX y LM Studio. Google dice que los modelos grandes sin cuantizar caben en una sola H100 de 80GB, y las versiones cuantizadas funcionan en GPUs de consumo.
Gemma 4 en cifras
Los valores provienen de la fuente enlazada en la fecha indicada. No son mediciones de IA Compa.
- Ventana de contextoal · Fuente de Ventana de contexto: blog.google (se abre en una pestaña nueva)
- Up to 256K tokens
Cómo se compara
Otros modelos de la misma categoría que hemos cubierto, con el valor más reciente registrado de cada uno. (Modelos)
Dónde comparar Gemma 4
Clasificaciones independientes y recursos oficiales para comparar este modelo por tu cuenta. Las posiciones cambian con frecuencia; cada sitio muestra sus datos actuales.
Clasificaciones
Clasificaciones generales
Por qué Gemma 4 importa para los negocios
Para clientes con reglas estrictas sobre sus datos, Gemma 4 hace viable ejecutar agentes capaces en su propio hardware, con llamadas a funciones y salida JSON estructurada para automatizar.
Fuentes de esta noticia
- Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models (se abre en una pestaña nueva)Oficial
Google · blog.google
- Gemini API changelog (se abre en una pestaña nueva)Oficial
Google · aistudio.google.com
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