Разбор новой линейки открытых моделей от Google. Почему фокус на локальную работу и мультимодальность меняет правила игры для разработчиков и исследователей.
3 мин
Компания Google без лишнего шума представила Gemma 4 — новую линейку открытых нейросетей, ориентированных на мультимодальность и работу непосредственно на устройствах пользователей (on-device). Главное нововведение заключается в том, что теперь компактные модели способны обрабатывать не только текст, но и визуальные данные, а также работать в режиме "любые данные в любые" (Any-to-Any). Это важный шаг в демократизации искусственного интеллекта, который делает передовые технологии доступными для запуска на обычных ноутбуках и даже смартфонах.
Исторически большие языковые модели (LLM) требовали колоссальных вычислительных мощностей. Чтобы разработчики могли экспериментировать, корпорации начали выпускать открытые веса (open weights) своих более компактных моделей. Линейка Gemma изначально создавалась как младший брат мощных закрытых моделей Gemini, предлагая исследователям инструмент для локальной работы.
Предыдущие версии Gemma отлично справлялись с текстом, но индустрия стремительно движется в сторону мультимодальности. Современным приложениям нужно понимать мир так же, как это делает человек: через зрение, слух и текст одновременно. Выпуск Gemma 4 — это ответ на этот запрос рынка, предлагающий инструменты для создания сложных агентов без привязки к облачным серверам.
Анализ репозиториев на платформе Hugging Face показывает, что архитектура Gemma 4 разделена на несколько ключевых направлений:
Во-первых, это модели формата "Image-Text-to-Text" (от изображения и текста к тексту). В эту категорию входят более крупные версии с 27 и 33 миллиардами параметров (например, gemma-4-26B-A4B и gemma-4-31B). Они предназначены для глубокого анализа визуальной информации и генерации детальных текстовых описаний или ответов на вопросы по изображениям.
Во-вторых, представлены экспериментальные модели "Any-to-Any" (gemma-4-E2B на 5 миллиардов параметров и gemma-4-E4B на 8 миллиардов). Это наиболее интригующая часть релиза, так как небольшое количество параметров позволяет запускать их с высокой скоростью.
Важно отметить, что сообщество и сами разработчики сразу подготовили квантованные версии в форматах GGUF и ONNX. Эти форматы критически важны для запуска моделей на центральных процессорах (CPU) и мобильных чипах с минимальными потерями в качестве.
Появление таких моделей означает сдвиг парадигмы в разработке ИИ-продуктов. Долгое время разработчики стояли перед выбором: использовать мощное, но платное и зависящее от интернета облачное API (интерфейс программирования приложений), или применять слабые локальные модели.
Gemma 4 стирает эту границу. Модель на 5-8 миллиардов параметров, способная обрабатывать разные типы данных, может быть встроена прямо в мобильное приложение. Это решает сразу несколько фундаментальных проблем: снижает задержку (latency) до минимума, позволяет работать без подключения к сети и, что самое главное, гарантирует полную конфиденциальность данных пользователя. Ваша фотография или голосовое сообщение не покидает пределы вашего устройства.
Кроме того, результаты бенчмарков, таких как GPQA и MMLU-Pro, показывают, что компактные модели начинают догонять гигантов прошлого года по способности к логическому выводу.
В ближайшие месяцы мы, вероятно, увидим волну новых приложений с открытым исходным кодом, построенных на базе Gemma 4. Разработчики начнут интегрировать мультимодальный ИИ в системы умного дома, робототехнику и носимую электронику.
Главный вызов, который стоит перед индустрией сейчас — это оптимизация энергопотребления. Запуск моделей на устройствах сильно расходует заряд батареи. Однако, учитывая скорость развития аппаратного обеспечения (в частности, специализированных нейронных процессоров — NPU), аппаратная и программная части скоро придут к идеальному балансу. Время покажет, насколько успешной окажется архитектура Any-to-Any на практике, но направление развития задано предельно четко.
Google выпустила Gemma 4 — линейку открытых мультимодальных моделей, специально оптимизированных для работы локально на устройствах пользователей, что значительно расширяет возможности создания приватных и независимых ИИ-приложений.
Появление мощных моделей Any-to-Any размером всего 5-8 миллиардов параметров означает, что эра облачной монополии на сложный ИИ подходит к концу: скоро ваш телефон сможет локально понимать видео и звук на уровне серверов прошлого года.
