{"id":167258,"date":"2026-04-03T05:11:55","date_gmt":"2026-04-03T03:11:56","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-vypustil-otkrytuyu-ai-model-gemma-4-postroennuyu-na-tehnologiyah-gemini-3"},"modified":"2026-04-03T05:11:55","modified_gmt":"2026-04-03T03:11:56","slug":"google-vypustil-otkrytuyu-ai-model-gemma-4-postroennuyu-na-tehnologiyah-gemini-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/google-vypustil-otkrytuyu-ai-model-gemma-4-postroennuyu-na-tehnologiyah-gemini-3","title":{"rendered":"Google hat ein offenes KI-Modell Gemma 4 ver\u00f6ffentlicht, das auf der Technologie Gemini 3 basiert","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Das Unternehmen Google hat eine neue Familie gro\u00dfer Sprachmodelle namens Gemma 4 ver\u00f6ffentlicht, die auf der Technologie des Modells Gemini 3 basieren. Gemma 4 wird unter einer Apache-Lizenz mit Varianten von 2,3, 4,5, 25,2 und 30,7 Milliarden Parametern (E2B, E4B, 31B und 26B A4B) angeboten. Die Varianten E2B und E4B eignen sich f\u00fcr die Verwendung auf mobilen Ger\u00e4ten, Internet-of-Things-Systemen (IoT) und Platinen wie Raspberry Pi, w\u00e4hrend die anderen Varianten f\u00fcr den Einsatz auf Workstations und Systemen mit Verbrauchergrafikprozessoren geeignet sind. Die von den Modellen ber\u00fccksichtigte Kontextgr\u00f6\u00dfe betr\u00e4gt 128.000 Token f\u00fcr die Modelle E2B und E4B und 256.000 Token f\u00fcr die Modelle 31B und 26B A4B. <\/p>\n

Die Modelle sind mehrsprachig und multimodal: Out-of-the-Box werden 35 Sprachen unterst\u00fctzt (bei der Schulung wurden mehr als 140 Sprachen verwendet), und es k\u00f6nnen sowohl Text als auch Bilder verarbeitet werden (die Modelle E2B und E4B unterst\u00fctzen zus\u00e4tzlich die Verarbeitung von Audio). Das Modell 26B A4B basiert auf der MoE-Architektur (Mixture-of-Experts), bei der das Modell in eine Reihe von Expertensystemen unterteilt ist (bei der Generierung einer Antwort k\u00f6nnen nur 3,8 Milliarden Parameter verwendet werden, jedoch ist die Geschwindigkeit deutlich h\u00f6her als bei klassischen gro\u00dfen Modellen), w\u00e4hrend die anderen Varianten die klassische monolithische Architektur verwenden. <\/p>\n

Die Modelle unterst\u00fctzen solches Denken und anpassbare Denkmodi und bieten eine Systemrolle f\u00fcr die Verarbeitung von Anweisungen (Regeln, Einschr\u00e4nkungen) getrennt von den Daten. Die Modelle k\u00f6nnen zum Schreiben von Code, zur Objekterkennung in Bildern, zur Einzelbildanalyse von Videos, zur Analyse von Dokumenten und PDFs, zur optischen Zeichenerkennung von gedrucktem und handgeschriebenem Text (OCR), zur Spracherkennung und zum \u00dcbersetzen zwischen Sprachen verwendet werden. Es ist m\u00f6glich, sie als autonome Agenten zu verwenden, die mit verschiedenen Werkzeugen und APIs interagieren. <\/p>\n

In den meisten Tests \u00fcbertrafen die Modelle der Reihe Gemma 4 die Modelle Gemma 3 mit 27 Milliarden Parametern erheblich. Die Verwendung von Gemma 4 mit Werkzeugen und Bibliotheken wie LiteRT-LM, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, NVIDIA NIM und NeMo, LM Studio, Unsloth, SGLang, Cactus, Basetan, MaxText, Tunix und Keras wird unterst\u00fctzt.

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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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