Google як оилаи нави моделҳои забонии миқёси калонро бо номи Gemma 4, ки бар асоси модели Gemini 3 сохта шудааст, нашр кард. Gemma 4 тибқи иҷозатномаи Apache дар вариантҳо бо 2.3, 4.5, 25.2 ва 30.7 миллиард параметрҳо (E2B, E4B, 31B ва 26B A4B) паҳн карда мешавад. Вариантҳои E2B ва E4B барои истифода дар дастгоҳҳои мобилӣ, системаҳои Internet of Things (IoT) ва платаҳои монанд ба Raspberry Pi мувофиқанд, дар ҳоле ки вариантҳои дигар барои истифода дар истгоҳҳои корӣ ва системаҳое, ки GPU-ҳои истеъмолӣ доранд, мувофиқанд. Андозаи контексте, ки модел баррасӣ мекунад, 128 токен барои моделҳои E2B ва E4B ва 256 токен барои моделҳои 31B ва 26B A4B мебошад.
Моделҳо бисёрзабона ва бисёрмодалӣ мебошанд: 35 забон аз қуттӣ дастгирӣ карда мешаванд (зиёда аз 140 забон ҳангоми омӯзиш истифода шудаанд) ва матн ва тасвирҳоро ҳамчун вуруд коркард кардан мумкин аст (моделҳои E2B ва E4B иловатан коркарди аудиоро дастгирӣ мекунанд). Модели A4B 26B бар асоси меъмории Mixture-of-Experts (MoE) сохта шудааст, ки дар он модел ба як қатор шабакаҳои коршиносӣ тақсим шудааст (тавлидкунандаи посух танҳо 3.8 миллиард параметрро истифода бурда метавонад, аммо суръат нисбат ба моделҳои калони классикӣ хеле баландтар аст), дар ҳоле ки вариантҳои дигар аз меъмории классикии монолитӣ истифода мебаранд.
Моделҳо усулҳои мулоҳиза ва баррасии танзимшавандаро дастгирӣ мекунанд ва Нақши Системаро барои коркарди дастурҳо (қоидаҳо, маҳдудиятҳо) алоҳида аз маълумот дастгирӣ мекунанд. Моделҳоро метавон барои навиштани код, шинохти объектҳо дар тасвирҳо, таҳлили видеои кадр ба кадр, таҳлили ҳуҷҷатҳо ва PDF, шинохти оптикии аломатҳо (OCR)-и матни чопӣ ва дастнавис, шинохти нутқ ва тарҷума байни забонҳо истифода бурд. Онҳо инчунин метавонанд ҳамчун агентҳои мустақил, ки бо асбобҳо ва API-ҳои гуногун ҳамкорӣ мекунанд, истифода шаванд.
Дар аксари озмоишҳо, моделҳои Gemma 4 аз модели Gemma 3 бо 27 миллиард параметр ба таври назаррас беҳтар буданд. Gemma 4 аз LiteRT-LM, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, NVIDIA NIM ва NeMo, LM Studio, Unsloth, SGLang, Cactus, Basetan, MaxText, Tunix ва Keras пуштибонӣ мекунад.
Манбаъ: opennet.ru
