Google presenta Gemma 4, una nuova famiglia di modelli di intelligenza artificiale che nasce dalla stessa linea di ricerca di Gemini 3, ma con una differenza chiave: Gemma 4 è completamente open source e adatta per uso commerciale. A differenza delle versioni precedenti, che imponevano restrizioni e non erano completamente aperte, Gemma 4 adotta la licenza Apache 2.0, consentendo il suo utilizzo senza limitazioni, in un chiaro tentativo di competere con i modelli Llama di Meta, che utilizzano anch'essi questa licenza. La famiglia Gemma 4 viene lanciata in quattro dimensioni, pensate per coprire dispositivi mobili fino a workstation avanzate. Tutti i modelli sono multimodali, in grado di elaborare video e immagini in modo nativo e addestrati in oltre 140 lingue. Secondo Google, questi modelli sono stati ottimizzati per funzionare in modo efficiente su un'ampia gamma di hardware, da miliardi di dispositivi Android a GPU di laptop e workstation per sviluppatori. Una delle principali innovazioni di Gemma 4 è il suo approccio ai flussi di lavoro basati su agenti. I modelli offrono supporto nativo per chiamate a funzioni, output JSON strutturato e istruzioni di sistema, facilitando la creazione di agenti autonomi in grado di eseguire logica complessa e interagire con API esterne localmente. Per quanto riguarda le prestazioni, Google afferma che il modello Gemma 4 da 31B occupa il terzo posto tra i modelli open source nella classifica di Arena AI, mentre quello da 26B si colloca al sesto posto, superando modelli molto più grandi. I pesi non quantizzati dei modelli da 26B e 31B possono essere ospitati su una sola GPU NVIDIA H100 da 80 GB. Per lo sviluppo locale, il modello Mixture of Experts (MoE) da 26B è ottimizzato per ridurre la latenza, attivando solo 3,8 miliardi di parametri durante l'inferenza, consentendo una generazione di token estremamente rapida, ideale per assistenti di codifica su schede grafiche di consumo. La multimodalità è un altro punto di forza di Gemma 4. Seguendo la linea del Gemma 3n, tutta la famiglia elabora video e immagini ad alta risoluzione, e i modelli Edge E2B e E4B aggiungono input audio nativo per il riconoscimento vocale con latenza minima. Questi modelli offrono finestre di contesto di 128 KB su dispositivi edge e fino a 256 KB nei modelli di dimensioni maggiori. Gemma 4 è compatibile con piattaforme come Hugging Face, Ollama e vLLM, ed è ottimizzata per hardware di NVIDIA, AMD, Qualcomm e MediaTek. Inoltre, i modelli sono pronti per prototipi nella versione preliminare di AICore, garantendo compatibilità con il futuro Gemini Nano 4. Fonte: muycomputerpro.com