Pada 2 April, Google DeepMind merilis Gemma 4.
Ini bukan Gemma pertama, tetapi ada dua hal yang berbeda dari sebelumnya: beralih ke lisensi Apache 2.0, dan versi 31B berhasil menempati peringkat ketiga di papan peringkat AI terbuka Arena AI.
Empat model, bagaimana memilihnya?
| Model | Tipe | Parameter Aktif | Konteks | Kemampuan Khusus |
|---|---|---|---|---|
| E2B | Padat (optimasi perangkat) | 2B | 128K | Input audio |
| E4B | Padat (optimasi perangkat) | 4B | 128K | Input audio |
| 26B A4B | MoE | ~4B | 256K | — |
| 31B | Padat (flagship) | 31B | 256K | — |
E2B dan E4B dirancang untuk ponsel dan perangkat edge, dengan dukungan input audio asli (pengenalan suara) dan multimodal yang mencakup teks, gambar, dan audio. Desain MoE 26B mirip dengan DeepSeek: total 26B parameter, tetapi hanya sekitar 4B yang diaktifkan saat inferensi, sehingga hemat biaya.
31B adalah flagship, menempati peringkat ketiga di papan peringkat teks Arena AI untuk model open source, sementara 26B MoE menempati peringkat keenam. Kedua versi besar ini mengungguli pesaing dengan jumlah parameter 20 kali lebih sedikit.
Arti peralihan ke Apache 2.0
Seri Gemma sebelumnya menggunakan lisensi khusus dengan batasan penggunaan, yang memerlukan negosiasi terpisah dengan Google untuk skenario komersial. Setelah beralih ke Apache 2.0:
- Bebas digunakan untuk komersial, tanpa perlu mengajukan permohonan
- Dapat memodifikasi kode dan mendistribusikan ulang
- Tidak perlu menambahkan persyaratan tambahan
Ini sejalan dengan strategi open source Apache 2.0 Qwen 3. Dalam persaingan lisensi model besar open source, Apache 2.0 kini menjadi jawaban standar — siapa pun yang menggunakan lisensi restriktif akan dirugikan.
Seberapa praktis kemampuan di perangkat?
E2B dan E4B dirancang untuk ponsel dan Raspberry Pi. Menurut Google, E4B 4 kali lebih cepat dan menggunakan daya 60% lebih sedikit dibandingkan versi sebelumnya. E2B menawarkan kinerja 3 kali lebih cepat dengan latensi lebih rendah.
Mengingat penyimpanan dan daya komputasi ponsel flagship saat ini, E4B seharusnya dapat berjalan dengan lancar. Google secara eksplisit menyatakan bahwa Gemma 4 akan menjadi model dasar untuk Gemini Nano 4 di perangkat Android akhir tahun ini. Dengan kata lain, ini bukan hanya untuk pengembang — pada akhirnya akan sampai ke ponsel pengguna biasa.
Bagaimana perbandingannya dengan Meta Llama 4?
Pada saat yang sama, Meta juga mendorong Llama 4. Kedua perusahaan bersaing di open source, sama-sama menggunakan MoE atau arsitektur perangkat yang efisien, mendukung multimodal, dan menggunakan lisensi Apache 2.0.
Diferensiasi Gemma 4 ada di perangkat: dukungan input audio seri E dan desain daya sangat rendah adalah area yang belum menjadi fokus utama Llama 4. Jika Anda pengembang yang mengerjakan skenario seluler atau IoT, seri E Gemma 4 layak dipertimbangkan secara serius.
Dukungan lebih dari 140 bahasa juga signifikan untuk skenario non-Inggris. Bagaimana kinerja bahasa Mandarin akan diketahui setelah komunitas menjalankan pengujian.
Sumber: 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)