Google hat Gemma 4 vorgestellt, eine neue Familie von Open-Weight-KI-Modellen. Das Unternehmen bezeichnet sie als die bislang fähigsten Modelle dieser Reihe. Sie basieren auf derselben Forschung und Technologie wie Googles proprietäres Gemini-3-System und werden unter einer Apache-2.0-Open-Source-Lizenz veröffentlicht. Diese Lizenz erlaubt es Entwicklern, die Modelle für kommerzielle Zwecke frei zu nutzen und zu verändern.
Die Gemma-4-Familie umfasst vier Größen: zwei kompakte Modelle namens E2B und E4B für mobile Geräte und stromsparende Hardware sowie zwei größere Modelle mit 26 und 31 Milliarden Parametern für Workstations und Entwicklerrechner. Laut Google belegt das 31B-Modell aktuell Platz drei unter allen offenen KI-Modellen auf dem Arena-AI-Textleaderboard, das 26B-Modell Platz sechs. Google gibt an, dass beide Modelle Konkurrenzmodelle übertreffen, die bis zu 20 Mal mehr Parameter haben.
Die Modelle E2B und E4B sind für Umgebungen mit geringem Energiebedarf entwickelt worden. Sie laufen vollständig offline auf Smartphones, Raspberry-Pi-Geräten und ähnlicher Hardware. Beide verarbeiten neben Text auch Audio- und Videoeingaben. Die größeren Modelle unterstützen Kontextfenster von bis zu 256.000 Token, können also mehrere lange Dokumente in einer einzigen Anfrage verarbeiten.
Zu den wichtigsten Fähigkeiten der Modellfamilie gehören:
- Reasoning für Mathematik und mehrstufige Logik
- Agentische Workflows mit Unterstützung für Function Calling und strukturierte Ausgaben
- Code-Generierung für lokale Entwicklungsumgebungen
- Multimodale Eingaben mit Bildern, Video und Audio
- Unterstützung für mehr als 140 Sprachen
Die Apache-2.0-Lizenz ist eine wesentliche Änderung gegenüber früheren Gemma-Generationen. Clément Delangue, Mitgründer und CEO von Hugging Face, bezeichnete die Entscheidung als „einen riesigen Meilenstein“. Die Modelle sind ab sofort über Hugging Face, Kaggle, Ollama und LM Studio verfügbar.
Google erklärt, die Modelle seien unter denselben Sicherheitsprotokollen getestet worden, die auch für proprietäre Systeme gelten. Damit sollen sie für Unternehmen und Behörden geeignet sein, bei denen Datenkontrolle und regulatorische Anforderungen eine Rolle spielen.
Die Modelle lassen sich anpassen. Entwickler können sie mit Plattformen wie Google Colab und Vertex AI sowie Frameworks wie Keras und JAX für eigene Aufgaben trainieren. Google nennt zwei bestehende Beispiele: das bulgarischsprachige Modell BgGPT, das vom Institut INSAIT entwickelt wurde, sowie das Krebsforschungsprojekt Cell2Sentence-Scale in Zusammenarbeit mit der Yale University.
Seit dem Start der ersten Gemma-Modelle wurden die Modelle nach Angaben von Google mehr als 400 Millionen Mal heruntergeladen. Entwickler haben über 100.000 Varianten erstellt.
Quellen: Google Blog, Google DeepMind
