في أبريل 2026، أصدرت Google DeepMind نموذج Gemma 4 — أحدث جيل من عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. مبني على نفس الأساس البحثي لنماذج Gemini، يمثل Gemma 4 قفزة كبيرة إلى الأمام للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: فهم متعدد الوسائط حقيقي، ونافذة سياق بحجم 256K رمز، وقدرات استدلال مدمجة، ودعم لأكثر من 140 لغة. كل ذلك صدر تحت ترخيص Apache 2.0.
يغطي هذا الدليل كل ما تحتاج معرفته عن Gemma 4 — ما هو، وما هي النماذج المتاحة، وما الذي يجعله مميزًا، وكيف تبدأ.
عائلة نماذج Gemma 4
Gemma 4 ليس نموذجًا واحدًا بل عائلة من خمسة نماذج، كل واحد مصمم لحالات استخدام وقيود عتاد مختلفة:
Gemma 4 E2B هو أصغر نموذج في العائلة، يستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE) مع 2 مليار معامل نشط من إجمالي 4 مليارات. ورغم حجمه المضغوط — 3.2 جيجابايت فقط مع تكميم Q4 — يقدم E2B قدرات مذهلة للنشر على الأجهزة. يعمل بسلاسة على الهواتف الذكية وأجهزة الحافة، مما يجعل الذكاء الاصطناعي الخاص وغير المتصل بالإنترنت متاحًا للجميع.
Gemma 4 E4B يوسع نهج MoE مع 4 مليار معامل نشط من إجمالي 8 مليارات. يضيف دعمًا كاملًا متعدد الوسائط بما في ذلك فهم الصوت، مما يجعله النقطة المثالية للمطورين الذين يحتاجون إلى قدرات قوية دون بنية تحتية ثقيلة. يعالج E4B النصوص والصور والفيديو والصوت بشكل أصلي.
Gemma 4 12B انضم إلى العائلة في 3 يونيو 2026، بعد الإطلاق الأصلي في أبريل. ويستخدم بنية موحّدة متعددة الوسائط بدلًا من إرفاق مُرمِّزات منفصلة بنموذج أساسي للنص، ما يجعله أول إصدار ينبغي التفكير فيه عندما يتعيّن على نموذج واحد التعامل مع عدة أنواع من المدخلات من دون طبقة توجيه مُنشأة يدويًا. ونظرًا إلى أنه صدر في وقت لاحق عن بقية المجموعة، فلا تزال الأرقام المنشورة المتعلقة بالمعلمات وسياق الإدخال والذاكرة قيد الاستقرار — راجع بطاقة النموذج الرسمية على Hugging Face قبل تحديد مواصفات العتاد اللازمة لتشغيله.
Gemma 4 26B A4B هو حصان العمل الإنتاجي. مع 9 مليار معامل نشط من إجمالي 26 مليارًا عبر بنية MoE، يقدم أداءً يضاهي نماذج أكبر بكثير مع الحفاظ على تكاليف الاستدلال قابلة للإدارة. يتفوق في توليد الكود (80% على LiveCodeBench)، واستخدام الأدوات بطريقة وكيلة، ومهام الاستدلال المعقدة.
Gemma 4 31B Dense هو النموذج الرائد. على عكس النماذج الأخرى، يستخدم بنية كثيفة تقليدية حيث تكون جميع المعاملات الـ 31 مليارًا نشطة أثناء الاستدلال. يمنحه ذلك أعلى جودة خام عبر المعايير، خاصة لفهم السياق الطويل والمهام متعددة اللغات الدقيقة. إنه الخيار الأفضل عندما تكون الجودة هي الأولوية القصوى.
الميزات الرئيسية
الفهم متعدد الوسائط
تعالج نماذج Gemma 4 النصوص والصور والفيديو والصوت بشكل أصلي (دعم الصوت في E2B وE4B). يسمح إدخال الصور بدقة متغيرة للنماذج بتحليل الصور بدقتها الأصلية دون تغيير حجم قسري، مما يحسن الدقة في المهام البصرية مثل قراءة المخططات، وOCR للمستندات، وتحليل الصور.
نافذة سياق 256K رمز
تدعم جميع نماذج Gemma 4 نافذة سياق بحجم 256K رمز — بما يكفي لمعالجة قواعد كود كاملة، ومستندات قانونية طويلة، ونصوص بطول كتاب، أو محادثات ممتدة متعددة الجولات. يعد هذا تحسنًا كبيرًا عن الأجيال السابقة ويضع Gemma 4 على قدم المساواة مع أكبر النماذج الاحتكارية من حيث طول السياق.
الاستدلال المدمج
يتضمن Gemma 4 قدرات تفكير محسّنة تسمح له بتفكيك المشكلات المعقدة خطوة بخطوة. هذا مفيد بشكل خاص للاستدلال الرياضي، وتصحيح الأخطاء البرمجية، ومهام التخطيط متعددة الخطوات. يمكن تشغيل وضع الاستدلال أو إيقافه حسب حالة الاستخدام.
استدعاء الدوال الأصلي
للمطورين الذين يبنون وكلاء وتطبيقات تستخدم الأدوات، يدعم Gemma 4 استدعاء الدوال الأصلي مع إخراج JSON منظم. هذا يعني أن النموذج يمكنه استدعاء واجهات برمجة التطبيقات الخارجية بشكل موثوق، والاستعلام عن قواعد البيانات، وتنسيق سير العمل متعدد الخطوات دون هندسة موجهات هشة.
دعم أكثر من 140 لغة
يدعم Gemma 4 أكثر من 140 لغة بأداء قوي في جميع المجالات. في معيار Massive Multitask Multilingual Understanding (MMMLU)، يحقق 85.2% — مما يجعله أحد أكثر النماذج متعددة اللغات مفتوحة المصدر قدرة. يتيح ذلك تطبيقات عالمية حقيقية في الترجمة، وإدارة المحتوى، ودعم العملاء.
المعايير
يقدم Gemma 4 نتائج تنافسية أو رائدة عبر المعايير الرئيسية:
- LiveCodeBench: 80% (26B A4B) — توليد وفهم قوي للكود
- MMMLU: 85.2% — فهم متعدد اللغات استثنائي
- MMMU: 72.4% (31B Dense) — فهم قوي متعدد الوسائط
- MATH-500: 91.8% (31B Dense) — استدلال رياضي شبه احترافي
- Arena Hard: 85.1% (31B Dense) — قدرة محادثة تنافسية
تضع هذه الأرقام Gemma 4 ضمن أفضل النماذج مفتوحة المصدر وتجعله تنافسيًا مع العديد من البدائل الاحتكارية.
البدء
أسهل طريقة لتجربة Gemma 4 هي عبر Ollama:
ollama pull gemma4:26b
ollama run gemma4:26bللتجريب عبر المتصفح، قم بزيارة Google AI Studio حيث يمكنك الدردشة مع Gemma 4 والحصول على مفتاح API مجانًا.
للنشر الإنتاجي، تتوفر النماذج على HuggingFace، وKaggle، ويمكن تقديمها باستخدام أطر عمل مثل vLLM وTGI وSGLang.
اطلع على دليل البدء للحصول على تعليمات إعداد مفصلة، وعلى صفحة التنزيلات لجميع المنصات المتاحة.
الخاتمة
يمثل Gemma 4 نقطة تحول للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. لأول مرة، يمتلك المطورون وصولًا إلى عائلة نماذج تجمع بين الفهم متعدد الوسائط الحقيقي، والسياق الطويل، والاستدلال المدمج، والاستخدام الأصلي للأدوات، ودعم متعدد اللغات واسع — كل ذلك تحت ترخيص Apache 2.0 دون أي قيود على الاستخدام.
سواء كنت تبني مساعد كود، أو تنشر الذكاء الاصطناعي على هاتف ذكي، أو تعالج آلاف المستندات، أو تنشئ وكلاء دعم عملاء متعددي اللغات، يوفر Gemma 4 أساسًا قادرًا وفعالًا ومفتوحًا حقًا للبناء عليه. لم تكن الفجوة بين الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر والاحتكاري أصغر من أي وقت مضى.
