Google Gemini 3 modeliga asoslangan yangi keng ko'lamli til modellari oilasi Gemma 4 ni nashr etdi. Gemma 4 Apache litsenziyasi ostida 2.3, 4.5, 25.2 va 30.7 milliard parametrli (E2B, E4B, 31B va 26B A4B) variantlarda tarqatiladi. E2B va E4B variantlari mobil qurilmalarda, Internet of Things (IoT) tizimlarida va Raspberry Pi ga o'xshash platalarda foydalanish uchun mos keladi, boshqa variantlar esa ish stantsiyalarida va iste'molchi GPU'lariga ega tizimlarda foydalanish uchun mos keladi. Model tomonidan ko'rib chiqilayotgan kontekst hajmi E2B va E4B modellari uchun 128 000 ta token va 31B va 26B A4B modellari uchun 256 000 ta tokenni tashkil qiladi.
Modellar ko'p tilli va multimodaldir: 35 ta til birdaniga qo'llab-quvvatlanadi (trening davomida 140 dan ortiq til ishlatilgan) va matn va tasvirlar kirish sifatida qayta ishlanishi mumkin (E2B va E4B modellari qo'shimcha ravishda audio ishlov berishni qo'llab-quvvatlaydi). 26B A4B modeli Mixture-of-Experts (MoE) arxitekturasiga asoslangan bo'lib, unda model bir qator ekspert tarmoqlariga bo'lingan (javob generatsiyasi atigi 3.8 milliard parametrdan foydalanishi mumkin, ammo tezlik klassik yirik modellarnikidan ancha yuqori), boshqa variantlar esa klassik monolit arxitekturadan foydalanadi.
Modellar mulohaza yuritish va sozlanishi mumkin bo'lgan muhokama rejimlarini qo'llab-quvvatlaydi hamda ko'rsatmalarni (qoidalar, cheklovlar) ma'lumotlardan alohida qayta ishlash uchun Tizim rolini qo'llab-quvvatlaydi. Modellardan kod yozish, tasvirlardagi obyektlarni tanib olish, kadrma-kadr video tahlili, hujjatlar va PDF-fayllarni tahlil qilish, bosma va qo'lda yozilgan matnlarni optik belgilarni aniqlash (OCR), nutqni aniqlash va tillar o'rtasida tarjima qilish uchun foydalanish mumkin. Ulardan turli xil vositalar va API-lar bilan o'zaro ta'sir qiluvchi avtonom agentlar sifatida ham foydalanish mumkin.
Ko'pgina sinovlarda Gemma 4 modellari 27 milliard parametrli Gemma 3 modelidan sezilarli darajada ustun keldi. Gemma 4 LiteRT-LM, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, NVIDIA NIM va NeMo, LM Studio, Unsloth, SGLang, Cactus, Basetan, MaxText, Tunix va Kerasni qo'llab-quvvatlaydi.
Manba: opennet.ru
