Am 2. April veröffentlichte Google DeepMind Gemma 4.
Dies ist nicht das erste Gemma, aber es gibt zwei Unterschiede zu früheren Versionen: Erstens wurde auf die Apache 2.0-Lizenz umgestellt, und zweitens erreichte die 31B-Version den dritten Platz in der Arena AI Open-Source-Rangliste.
Vier Modelle – wie wählen?
| Modell | Typ | Aktivierte Parameter | Kontext | Besondere Fähigkeiten |
|---|---|---|---|---|
| E2B | Dense (on-device optimiert) | 2B | 128K | Audioeingabe |
| E4B | Dense (on-device optimiert) | 4B | 128K | Audioeingabe |
| 26B A4B | MoE | ~4B | 256K | — |
| 31B | Dense (Flaggschiff) | 31B | 256K | — |
E2B und E4B sind für Smartphones und Edge-Geräte konzipiert und unterstützen native Audioeingabe (Spracherkennung) sowie multimodale Verarbeitung von Text + Bild + Audio. Das MoE-Design von 26B ähnelt DeepSeek: 26B Gesamtparameter, aber nur etwa 4B werden bei der Inferenz aktiviert, was ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.
31B ist das Flaggschiff und belegt den dritten Platz unter den Open-Source-Modellen in der Arena AI Text-Rangliste, während 26B MoE den sechsten Platz belegt. Beide großen Versionen übertreffen Konkurrenten mit 20-mal weniger Parametern.
Die Bedeutung von Apache 2.0
Frühere Gemma-Serien verwendeten eine benutzerdefinierte Lizenz mit Nutzungsbeschränkungen, die für kommerzielle Szenarien separate Verhandlungen mit Google erforderten. Nach der Umstellung auf Apache 2.0:
- Kommerzielle Nutzung ohne Genehmigung möglich
- Code kann geändert und weiterverteilt werden
- Keine zusätzlichen Bedingungen erforderlich
Dies entspricht der Apache 2.0-Open-Source-Strategie von Qwen 3. Der Lizenzkrieg bei großen Open-Source-Modellen hat Apache 2.0 im Wesentlichen als Standard etabliert – wer weiterhin restriktive Lizenzen verwendet, benachteiligt sich selbst.
Wie praktisch sind die On-Device-Fähigkeiten?
E2B und E4B sind für Smartphones und Raspberry Pi ausgelegt. Laut Google ist E4B 4-mal schneller und spart 60 % Strom im Vergleich zur Vorgängerversion. E2B bietet 3-mal schnellere Leistung und geringere Latenz.
Angesichts des Speichers und der Rechenleistung aktueller Flaggschiff-Smartphones sollte E4B flüssig laufen. Google hat klargestellt, dass Gemma 4 als Basismodell für Gemini Nano 4 auf Android-Geräten später in diesem Jahr dienen wird. Mit anderen Worten: Dies ist nicht nur für Entwickler gedacht, sondern wird letztendlich auf den Telefonen normaler Nutzer landen.
Wie schneidet es im Vergleich zu Meta Llama 4 ab?
Gleichzeitig treibt Meta auch Llama 4 voran. Beide Unternehmen konkurrieren im Open-Source-Bereich, verwenden MoE oder effiziente On-Device-Architekturen, unterstützen Multimodalität und setzen auf die Apache 2.0-Lizenz.
Der Unterschied von Gemma 4 liegt in den On-Device-Fähigkeiten: Die Audioeingabeunterstützung der E-Serie und das extrem stromsparende Design sind Bereiche, auf die Llama 4 derzeit nicht fokussiert. Wenn Sie ein Entwickler für mobile oder IoT-Szenarien sind, ist die E-Serie von Gemma 4 eine ernsthafte Überlegung wert.
Die Unterstützung von über 140 Sprachen ist auch für nicht-englische Szenarien bedeutsam. Wie die chinesische Leistung genau ist, bleibt abzuwarten, bis die Community Tests durchgeführt hat.
Quellenangabe: CocoLoop, Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models (Google DeepMind Blog); Google Releases Gemma 4 in Four Model Sizes Under Apache 2.0 License (gHacks Tech News); Announcing Gemma 4 in the AICore Developer Preview (Android Developers Blog)