{"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\/novosti-interneta\/google-vypustil-otkrytuyu-ai-model-gemma-4-postroennuyu-na-tehnologiyah-gemini-3","title":{"rendered":"Google hat das offene KI-Modell Gemma 4 ver\u00f6ffentlicht, das auf der Technologie von Gemini 3 basiert.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

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 der Apache-Lizenz in Varianten mit 2,3, 4,5, 25,2 und 30,7 Milliarden Parametern (E2B, E4B, 31B und 26B A4B) vertrieben. Die Varianten E2B und E4B sind f\u00fcr den Einsatz auf mobilen Ger\u00e4ten, Internet-of-Things-Systemen (IoT) und Raspberry Pi-Platinen geeignet, w\u00e4hrend die anderen Varianten f\u00fcr die Anwendung auf Workstations und Systemen mit Consumer-GPUs vorgesehen sind. Der Kontext, den das Modell ber\u00fccksichtigt, betr\u00e4gt 128.000 Tokens f\u00fcr die Modelle E2B und E4B und 256.000 Tokens f\u00fcr die Modelle 31B und 26B A4B. <\/p>\n

Mehrsprachige und multimodale Modelle: Aus der Box werden 35 Sprachen unterst\u00fctzt (bei der Schulung wurden \u00fcber 140 Sprachen verwendet), und Texte sowie Bilder k\u00f6nnen als Eingaben 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 Expertengruppen unterteilt ist (bei der Generierung einer Antwort k\u00f6nnen nur 3,8 Milliarden Parameter verwendet werden, jedoch ist die Geschwindigkeit erheblich h\u00f6her als bei klassischen gro\u00dfen Modellen), w\u00e4hrend die anderen Varianten eine klassische monolithische Architektur verwenden. <\/p>\n

Die Modelle unterst\u00fctzen Denkprozesse und anpassbare Denkmodi und bieten eine systematische Rolle (System Role) zur 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 (OCR) von gedrucktem und handschriftlichem Text, zur Spracherkennung und zum \u00dcbersetzen zwischen Sprachen verwendet werden. Sie k\u00f6nnen als autonome Agenten eingesetzt werden, die mit verschiedenen Tools und APIs interagieren. <\/p>\n

In den meisten Tests \u00fcbertreffen die Modelle der Gemma 4-Serie die Gemma 3 deutlich mit 27 Milliarden Parametern. Gemma 4 unterst\u00fctzt die Verwendung mit Tools und Bibliotheken wie LiteRT-LM, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, NVIDIA NIM und NeMo, LM Studio, Unsloth, SGLang, Cactus, Basetan, MaxText, Tunix und Keras.

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

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