Google Gemma 4: četiri otvorena modela, 31B dense na trećem mjestu Arene, Apache 2.0 licenca

Google DeepMind je objavio novu generaciju otvorenih modela pod imenom Gemma 4, podijeljenih u četiri varijante koje pokrivaju raspon od mobilnih uređaja do visokokvalitetnih server deploymenta. Autori objave su Clement Farabet (VP of Research) i Olivier Lacombe (Group Product Manager), a službeni naslov je “Byte for byte, the most capable open models”.

Četiri varijante, jedna licenca

Umjesto jednog flagship modela, Google je odlučio pokriti cijeli spektar korisničkih slučajeva:

• E2B (Effective 2B) — lagani model za mobilne uređaje i IoT
• E4B (Effective 4B) — unaprijeđena edge varijanta za on-device zadatke
• 26B Mixture of Experts (MoE) — optimiziran za latenciju, aktivira samo 3,8 milijarde parametara tijekom inferencije
• 31B dense — najkvalitetnija varijanta, idealna za fine-tuning

Sve varijante pod Apache 2.0 licencom — potpuno otvorene za komercijalnu upotrebu bez ograničenja, što ih razlikuje od nekih drugih “open” modela koji imaju restriktivnije uvjete.

Arena rangiranje i performanse

Na Arena AI ljestvici otvorenih modela Gemma 4 zauzima impresivna mjesta:

• 31B dense: #3 globalno među otvorenim modelima
• 26B MoE: #6 globalno

Google posebno ističe da 31B model “nadmašuje modele 20 puta veće po parametrima” — usporedba koja sugerira da je Gemma 4 31B konkurentna sa zatvorenim modelima reda 600B+ parametara. Iako je ta tvrdnja marketinški formulirana, Arena rangiranje to potvrđuje kroz slijepo glasanje korisnika.

Što je novo: prava multimodalnost

Gemma 4 je potpuno multimodalna od samog početka, ne kao later add-on:

• Nativno procesiranje videa i slika u varijabilnim rezolucijama
• OCR i razumijevanje grafikona za analitičke zadatke
• Audio podrška u E2B i E4B varijantama (prepoznavanje govora)
• Podrška za 140 jezika — značajno iznad većine open modela

Kontekstni prozori se razlikuju po varijanti:

• Edge modeli (E2B, E4B): 128K tokena
• Veće varijante (26B, 31B): do 256K tokena

Dodatne mogućnosti uključuju napredno razmišljanje s višestupanjskim planiranjem, native function-calling za agentske scenarije i structured JSON output.

Deployment opcije

Google je kalibrirao ekosustav za deployment od najmanjih do najvećih uređaja:

On-device:

• Android telefoni
• Raspberry Pi
• NVIDIA Jetson Orin Nano

Cloud:

• Google Cloud Vertex AI
• Google Kubernetes Engine (GKE)

Hardverska optimizacija:

• NVIDIA GPU (CUDA stack)
• AMD (ROCm stack)
• Google TPU (native)

Pokrivanje svih triju velikih akceleracijskih platformi — uključujući AMD ROCm — znači da Gemma 4 nije vezan za specifičan hardverski ekosustav, što je važno za enterprise koji žele fleksibilnost deployera.

Zašto je ovo značajno

Otvoreni modeli su proteklih mjeseci doživjeli ozbiljan rast kvalitete — DeepSeek, Qwen, Llama i Mistral zajedno čine vrlo konkurentan stack. Google je do sada bio u poziciji praćenja tog trenda, ali 31B Gemma 4 na #3 mjesto Arene signalizira da Google sada drži prednost na otvorenom modelu segmentu.

Kombinacija performanse, Apache 2.0 licence, multimodalnosti i široke hardverske podrške čini Gemmu 4 ozbiljnim izborom za sve use caseove gdje zatvoreni API nije prihvatljiv — od regulirane enterprise do on-device mobilnih aplikacija. Cijela linija predstavlja Googleov najambiciozniji potez u otvorenom AI stacku dosad.