El 2 de abril, Google DeepMind lanzó Gemma 4.
No es el primer Gemma, pero hay dos diferencias con respecto a los anteriores: primero, el cambio a la licencia Apache 2.0; segundo, la versión 31B alcanzó el tercer lugar en el ranking de código abierto de Arena AI.
Cuatro modelos, ¿cómo elegir?
| Modelo | Tipo | Parámetros activados | Contexto | Capacidad especial |
|---|---|---|---|---|
| E2B | Denso (optimizado para dispositivo) | 2B | 128K | Entrada de audio |
| E4B | Denso (optimizado para dispositivo) | 4B | 128K | Entrada de audio |
| 26B A4B | MoE | ~4B | 256K | — |
| 31B | Denso (insignia) | 31B | 256K | — |
E2B y E4B están diseñados para teléfonos y dispositivos periféricos, con soporte nativo de entrada de audio (reconocimiento de voz) y multimodalidad que abarca texto + imagen + audio. El diseño MoE de 26B es similar a DeepSeek: 26B de parámetros totales, pero solo se activan aproximadamente 4B durante la inferencia, ofreciendo buena relación costo-beneficio.
El 31B es el modelo insignia, ocupando el tercer lugar entre los modelos de código abierto en el ranking de texto de Arena AI, mientras que el 26B MoE ocupa el sexto lugar. Ambos modelos grandes superan a competidores con 20 veces menos parámetros.
El significado de Apache 2.0
Las series anteriores de Gemma usaban una licencia personalizada, con restricciones de uso que requerían negociación separada con Google para escenarios comerciales. Con el cambio a Apache 2.0:
- Uso comercial sin necesidad de solicitar permiso
- Posibilidad de modificar y redistribuir el código
- Sin necesidad de agregar términos adicionales
Esto sigue la misma dirección de la estrategia de código abierto Apache 2.0 de Qwen 3. La guerra de licencias de los grandes modelos de código abierto ahora tiene a Apache 2.0 como respuesta estándar – quien aún use licencias restrictivas sale perdiendo.
¿Qué tan prácticas son las capacidades en el dispositivo?
E2B y E4B están diseñados para teléfonos y Raspberry Pi. Según Google, el E4B es 4 veces más rápido y ahorra un 60% de energía en comparación con la versión anterior. El E2B ofrece rendimiento 3 veces más rápido y menor latencia.
Considerando el almacenamiento y la potencia de cómputo de los teléfonos insignia actuales, el E4B debería funcionar sin problemas. Google indicó claramente que Gemma 4 será el modelo base para Gemini Nano 4 en dispositivos Android a finales de este año. En otras palabras, no es solo para desarrolladores, sino que llegará a los teléfonos de los usuarios comunes.
Comparación con Meta Llama 4
Al mismo tiempo, Meta también está impulsando Llama 4. Ambas empresas compiten en código abierto, usan MoE o arquitecturas eficientes para dispositivos, soportan multimodalidad y adoptan la licencia Apache 2.0.
La diferenciación de Gemma 4 está en las capacidades en el dispositivo: el soporte de entrada de audio de la serie E y el diseño de ultra bajo consumo son áreas en las que Llama 4 aún no se ha enfocado. Si eres un desarrollador que trabaja con escenarios móviles o IoT, la serie E de Gemma 4 merece una consideración seria.
El soporte de más de 140 idiomas también es significativo para escenarios que no usan inglés. El rendimiento específico en chino, esperemos a que la comunidad ejecute las pruebas.
Fuentes de referencia: 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)