Model Releases
Google DeepMind выпускает Gemma 4: Эра открытого Apache 2.0
Новый семейство моделей от Google с Apache 2.0 лицензией, 256K контекстом и агентскими возможностями.
2 апреля 2026 г.
Model ReleaseGemma 4
Введение: Исторический прорыв в открытой AI
2 апреля 2026 года Google DeepMind представил Gemma 4, ставящий новую планку в мире открытых языковых моделей. Это не просто очередное обновление, а фундаментальный сдвиг парадигмы, основанный на исследованиях Gemini 3. Главная новость заключается в переходе на лицензию Apache 2.0, что делает модели полностью коммерчески свободными для использования и модификации без ограничений, характерных для предыдущих версий Gemma.
Для разработчиков это означает возможность развертывания моделей в локальных средах, интеграции в корпоративные системы и создания производных продуктов без юридических рисков. Gemma 4 закрывает разрыв между закрытыми проприетарными моделями и открытым сообществом, предлагая производительность уровня frontier AI на доступном оборудовании.
Модель позиционируется как универсальное решение, способное работать на смартфонах, Raspberry Pi и мощных рабочих станциях. Это позволяет democratize доступ к передовым технологиям искусственного интеллекта, делая их доступными для стартапов и исследователей по всему миру.
- Лицензия Apache 2.0 для всех версий
- Базируется на архитектуре Gemini 3
- Поддержка коммерческого использования без ограничений
Ключевые особенности и архитектура
Семейство Gemma 4 включает четыре варианта конфигурации, охватывающие широкий спектр вычислительных мощностей. В линейке представлены модели E2B и E4B для edge-устройств, а также два мощных варианта для серверов: 26B MoE с активацией только 3.8B параметров и 31B Dense. Такая гибкость позволяет оптимизировать потребление памяти и токенов в зависимости от задачи.
Технически Gemma 4 поддерживает нативную мультимодальность, обрабатывая текст, изображения и аудио одновременно. Окно контекста расширено до 256K токенов, что позволяет анализировать длинные документы, видео и сложные кодовые базы. Поддержка 140+ языков обеспечивает глобальную доступность для разработчиков из разных регионов.
Архитектура модели оптимизирована для агентов. Она готова к вызовам функций (function calling) и генерации структурированного JSON, что критически важно для автоматизации рабочих процессов и создания автономных AI-агентов.
- 4 размера: E2B, E4B, 26B MoE (3.8B active), 31B Dense
- Контекстное окно: 256K токенов
- Языковая поддержка: 140+ языков
- Агентские функции: JSON output и function calling
Производительность и бенчмарки
Gemma 4 демонстрирует выдающиеся результаты в тестах на логическое мышление и кодирование. На бенчмарке MMLU Pro модель показывает прирост точности на 5% по сравнению с Gemma 3, а на GPQA достигает уровня лучших проприетарных моделей. Ключевым достижением является эффективность: модель использует в 2.5 раза меньше токенов для генерации по сравнению с конкурентами, что снижает затраты на инференс.