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Guía práctica para elegir entre los modelos Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B y 31B Dense según tu hardware, caso de uso y necesidades de rendimiento.

Lo que Kubernetes enseñó a los equipos de infraestructura y lo que el cambio hacia la IA de pesos abiertos implica para desplegar, evaluar y gobernar un modelo de IA local.

Aprende a ejecutar Gemma 4 en tu máquina local con Ollama, llama.cpp, LM Studio y más, desde dispositivos móviles hasta estaciones de trabajo.

Todo lo que necesitas saber sobre Gemma 4: la familia de modelos de IA multimodal de código abierto de Google DeepMind con razonamiento integrado, contexto de 256K y soporte para más de 140 idiomas.

El renovado impulso de Meta hacia los modelos abiertos vuelve a poner el foco en el control del despliegue. Así puedes evaluar Gemma 4 sin confundir los pesos abiertos con operaciones sin esfuerzo.