{"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\/es\/blog\/news\/google-vypustil-otkrytuyu-ai-model-gemma-4-postroennuyu-na-tehnologiyah-gemini-3","title":{"rendered":"Google ha lanzado el modelo AI abierto Gemma 4, basado en las tecnolog\u00edas Gemini 3","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La empresa Google ha publicado una nueva familia de grandes modelos de lenguaje, Gemma 4, basados en la tecnolog\u00eda del modelo Gemini 3. Gemma 4 se distribuye bajo una licencia Apache en variantes con 2.3, 4.5, 25.2 y 30.7 mil millones de par\u00e1metros (E2B, E4B, 31B y 26B A4B). Las variantes E2B y E4B son adecuadas para su uso en dispositivos m\u00f3viles, sistemas de Internet de las cosas (IoT) y placas tipo Raspberry Pi, mientras que las otras variantes son id\u00f3neas para estaciones de trabajo y sistemas con GPU de consumo. El tama\u00f1o del contexto considerado por el modelo es de 128 mil tokens para los modelos E2B y E4B, y de 256 mil tokens para los modelos 31B y 26B A4B. <\/p>\n

Los modelos son multiling\u00fces y multimodales: de forma predeterminada, admiten 35 idiomas (se han utilizado m\u00e1s de 140 idiomas en el entrenamiento), y pueden procesar texto e im\u00e1genes (los modelos E2B y E4B adem\u00e1s admiten el procesamiento de audio). El modelo 26B A4B se basa en la arquitectura MoE (Mixture-of-Experts), en la que el modelo se divide en una serie de redes expertas (solo se pueden usar 3.8 mil millones de par\u00e1metros para generar una respuesta, pero la velocidad es significativamente superior a la de los grandes modelos cl\u00e1sicos), mientras que las otras variantes utilizan una arquitectura monol\u00edtica cl\u00e1sica. <\/p>\n

Los modelos admiten razonamientos y modos de pensamiento configurables, soportan el papel del sistema (System Role) para procesar instrucciones (reglas, limitaciones) separadamente de los datos. Los modelos pueden utilizarse para escribir c\u00f3digo, reconocimiento de objetos en im\u00e1genes, an\u00e1lisis cuadro por cuadro de video, an\u00e1lisis de documentos y PDF, reconocimiento \u00f3ptico de texto impreso y manuscrito (OCR), reconocimiento de voz y traducci\u00f3n entre idiomas. Es posible utilizarlos como agentes aut\u00f3nomos que interact\u00faan con diversas herramientas y API. <\/p>\n

En la mayor\u00eda de las pruebas, los modelos de la serie Gemma 4 han superado significativamente al modelo Gemma 3 con 27 mil millones de par\u00e1metros. Se admite el uso de Gemma 4 con herramientas y bibliotecas como LiteRT-LM, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, NVIDIA NIM y NeMo, LM Studio, Unsloth, SGLang, Cactus, Basetan, MaxText, Tunix y Keras.

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

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