Від дата-центру до кишені: Google представила LLM Gemma 4 для серверів і Gemini Nano 4 для смартфонів

Наприкінці минулого року Google випустила Gemini 3 Pro, що стало значним кроком для великих мовних моделей компанії. Тепер вона переносить частину тих самих технологій у відкрите середовище з новим сімейством моделей - Gemma 4.

Google пропонує чотири різні версії Gemma 4, які відрізняються кількістю параметрів. Для периферійних пристроїв, зокрема смартфонів, компанія підготувала 2-мільярдну та 4-мільярдну «Effective»-моделі. Для потужніших машин - 26-мільярдну систему «Mixture of Experts» і 31-мільярдну «Dense».

Для тих, хто не знайомий із темою: параметри - це налаштування, які велика мовна модель може змінювати для генерації відповіді. Зазвичай моделі з більшою кількістю параметрів дають кращі результати, однак для їхнього запуску потрібне й потужніше обладнання.

«З Gemma 4 нам вдалося розробити системи з безпрецедентним рівнем інтелекту на параметр», - стверджує Google.

На підтвердження цього компанія посилається на результати 31-мільярдного та 26-мільярдного варіантів Gemma 4, які посіли третє й шосте місця відповідно в текстовому рейтингу Arena AI, випередивши моделі, що у 20 разів більші за розміром. Усі моделі можуть обробляти відео та зображення, що робить їх ідеальними для завдань на кшталт оптичного розпізнавання символів. Дві менші моделі також здатні обробляти аудіовходи та розуміти мовлення.

Окремо Google зазначає, що сімейство Gemma 4 здатне генерувати код в офлайн-режимі, тобто вайб-кодингом можна займатися без підключення до інтернету. Крім того, Google навчила моделі понад 140 мов.

Google випускає сімейство Gemma 4 під ліцензією Apache 2.0. Попередні моделі Gemma компанія надавала через власну ліцензію Gemma. Цей крок дасть людям значно більше свободи в адаптації нових систем під свої потреби.

«Ця ліцензія з відкритим кодом забезпечує основу для повної гнучкості розробників і цифрового суверенітету, надаючи вам повний контроль над вашими даними, інфраструктурою та моделями. Вона дозволяє вільно будувати й безпечно розгортати продукти в будь-якому середовищі - як у власній інфраструктурі, так і в хмарі», - заявила Google.

Якщо ви хочете випробувати одну із систем самостійно, ваги моделей доступні через Hugging Face, Kaggle та Ollama. Два великі варіанти Gemma 4 - 26B Mixture of Experts і 31B Dense - розраховані на запуск без квантизації у форматі bfloat16 на одному GPU NVIDIA H100 з 80 ГБ відеопам’яті. За квантизації до нижчої точності ці моделі помістяться на споживчих відеокартах.

Google також зосередилася на зниженні затримки: модель 26B MoE активує лише 3,8 млрд із 26 млрд параметрів у режимі inference, що забезпечує значно вищу швидкість генерації токенів порівняно з моделями аналогічного розміру. Модель 31B Dense орієнтована радше на якість, ніж на швидкість, - Google очікує, що розробники донавчатимуть її під конкретні завдання.

Моделі Effective 2B та Effective 4B для мобільних пристроїв розроблялися командою Pixel у тісній співпраці з Qualcomm і MediaTek. Вони оптимізовані не лише для смартфонів, а й для таких пристроїв, як Raspberry Pi та Jetson Nano. Порівняно з Gemma 3 вони споживають менше пам’яті та енергії, а Google заявляє про «майже нульову затримку».

Окрім мультимодальності та генерації коду, Gemma 4 готова до агентських сценаріїв використання: моделі підтримують нативний виклик функцій (function calling), структурований вивід у форматі JSON, а також вбудовані інструкції для роботи з популярними інструментами та API. Контекстне вікно для моделей E2B і E4B тепер становить 128 тисяч токенів, а для 26B і 31B - 256 тисяч. Для хмарних моделей Gemini цей показник залишається значно більшим - 1 мільйон токенів.

Зміна ліцензії з власної Gemma на Apache 2.0 може виявитися навіть важливішою за технічні поліпшення. Ліцензія Gemma 3 містила суворі обмеження на використання, які Google могла оновлювати в односторонньому порядку; вона зобов’язувала розробників дотримуватися правил Google в усіх проєктах на основі Gemma й потенційно поширювалася навіть на моделі, навчені на синтетичних даних, згенерованих Gemma.

Apache 2.0 не має подібних обтяжливих умов і комерційних обмежень. Google також уперше підтвердила існування Gemini Nano 4 - наступного покоління мінімальної моделі штучного інтелекту для смартфонів. Нинішній Gemini Nano 3 у телефонах Pixel базується на Gemma 3n; Nano 4 матиме варіанти на 2B і 4B параметрів на основі Gemma 4 E2B та E4B відповідно.

Розробники вже можуть прототипувати агентські сценарії з Gemma E2B і E4B у межах AI Core Developer Preview - проєкти, створені на цих моделях, будуть сумісні з Gemini Nano 4 після його виходу. Докладніше про це Google може розповісти на конференції I/O, яка відбудеться за кілька тижнів.

Gemini Nano 4 існуватиме у двох версіях. Nano 4 Fast базується на Gemma 4 E2B і оптимізований для максимальної швидкості та мінімальної затримки - він працює втричі швидше за версію на базі E4B. Nano 4 Full базується на Gemma 4 E4B і розрахований на складніші завдання, де важливіша якість відповіді, а не швидкість.

Порівняно з попередніми версіями Gemini Nano 4 працює до чотирьох разів швидше та споживає до 60% менше заряду батареї. Google раніше позначала моделі як «nano-v2» і «nano-v3» - остання вже доступна на Pixel 10 і Galaxy S26. Серед конкретних поліпшень Nano 4 Google виокремлює кілька ключових сценаріїв. У сфері міркувань модель тепер краще обробляє ланцюгові команди та умовні конструкції - наприклад, може автоматично перевіряти коментарі на відповідність правилам спільноти й повертати структурований результат із зазначенням причини порушення.

Математичні здібності також покращилися: модель точніше відповідає на практичні розрахункові запити. Окремо вдосконалено розуміння часу - Nano 4 точніше працює зі сценаріями, що включають календарі, нагадування та будильники. Офіційний запуск Gemini Nano 4 відбудеться на нових флагманських Android-пристроях пізніше цього року.

Важливо, що код, написаний сьогодні для Gemma 4, автоматично працюватиме на пристроях із Gemini Nano 4 без жодних змін. Протягом періоду попереднього перегляду Google планує додати підтримку виклику інструментів, структурованого виводу, системних промптів і режиму «thinking» у Prompt API.

Google представила Gemma 3 - найпотужнішу у світі модель ШІ для запуску на одній відеокарті