{"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\/fr\/blog\/news\/google-vypustil-otkrytuyu-ai-model-gemma-4-postroennuyu-na-tehnologiyah-gemini-3","title":{"rendered":"Google a publi\u00e9 le mod\u00e8le d'IA ouvert Gemma 4, construit sur les technologies Gemini 3","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La soci\u00e9t\u00e9 Google a publi\u00e9 une nouvelle famille de grands mod\u00e8les linguistiques Gemma 4, bas\u00e9s sur les technologies du mod\u00e8le Gemini 3. Gemma 4 est disponible sous la licence Apache dans des variantes de 2,3, 4,5, 25,2 et 30,7 milliards de param\u00e8tres (E2B, E4B, 31B et 26B A4B). Les variantes E2B et E4B conviennent \u00e0 une utilisation sur des appareils mobiles, des syst\u00e8mes Internet des objets (IoT) et des cartes de type Raspberry Pi, tandis que les autres variantes sont adapt\u00e9es aux stations de travail et aux syst\u00e8mes avec des GPU grand public. La taille du contexte consid\u00e9r\u00e9e par le mod\u00e8le est de 128 000 jetons pour les mod\u00e8les E2B et E4B, et de 256 000 jetons pour les mod\u00e8les 31B et 26B A4B. <\/p>\n

Les mod\u00e8les sont multilingues et multimodaux : 35 langues sont prises en charge d'embl\u00e9e (plus de 140 langues ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es lors de l'apprentissage), et les entr\u00e9es peuvent inclure du texte et des images (les mod\u00e8les E2B et E4B prennent \u00e9galement en charge le traitement des sons). Le mod\u00e8le 26B A4B est bas\u00e9 sur l'architecture MoE (Mixture-of-Experts), o\u00f9 le mod\u00e8le est divis\u00e9 en une s\u00e9rie de r\u00e9seaux d'experts (lors de la g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9ponses, seuls 3,8 milliards de param\u00e8tres peuvent \u00eatre utilis\u00e9s, mais la vitesse est consid\u00e9rablement plus \u00e9lev\u00e9e que celle des grands mod\u00e8les classiques), tandis que les autres variantes utilisent l'architecture monolithique classique. <\/p>\n

Les mod\u00e8les prennent en charge le raisonnement et les modes de r\u00e9flexion personnalisables, ainsi que le r\u00f4le syst\u00e8me (System Role) pour traiter les instructions (r\u00e8gles, restrictions) s\u00e9par\u00e9ment des donn\u00e9es. Les mod\u00e8les peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour \u00e9crire du code, reconna\u00eetre des objets dans des images, faire une analyse image par image de vid\u00e9os, traiter des documents et des PDF, la reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR) pour le texte imprim\u00e9 et manuscrit, la reconnaissance vocale et la traduction entre les langues. Ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s comme agents autonomes interagissant avec divers outils et API. <\/p>\n

Dans la plupart des tests, les mod\u00e8les de la s\u00e9rie Gemma 4 ont largement surpass\u00e9 le mod\u00e8le Gemma 3 avec 27 milliards de param\u00e8tres. L'utilisation de Gemma 4 avec les outils et biblioth\u00e8ques LiteRT-LM, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, NVIDIA NIM et NeMo, LM Studio, Unsloth, SGLang, Cactus, Basetan, MaxText, Tunix et Keras est prise en charge.

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

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