En abril de 2026, Google DeepMind lanzó Gemma 4, la última generación de su familia de modelos de IA de código abierto. Construido sobre la misma base de investigación que los modelos Gemini, Gemma 4 representa un salto significativo para la IA de código abierto: verdadera comprensión multimodal, una ventana de contexto de 256K tokens, capacidades de razonamiento integradas y soporte para más de 140 idiomas. Todo publicado bajo la licencia Apache 2.0.
Esta guía cubre todo lo que necesitas saber sobre Gemma 4: qué es, qué modelos hay disponibles, qué lo hace especial y cómo empezar.
La familia de modelos Gemma 4
Gemma 4 no es un único modelo, sino una familia de cinco modelos, cada uno diseñado para distintos casos de uso y restricciones de hardware:
Gemma 4 E2B es el modelo más pequeño de la familia, utilizando una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con 2 000 millones de parámetros activos sobre un total de 4 000 millones. A pesar de su tamaño compacto (solo 3,2 GB con cuantificación Q4), E2B ofrece capacidades impresionantes para el despliegue en el dispositivo. Se ejecuta cómodamente en smartphones y dispositivos edge, haciendo que la IA privada y offline sea accesible para todos.
Gemma 4 E4B amplía el enfoque MoE con 4 000 millones de parámetros activos sobre un total de 8 000 millones. Añade soporte multimodal completo, incluida la comprensión de audio, lo que lo convierte en el punto dulce para los desarrolladores que necesitan capacidades sólidas sin una infraestructura pesada. E4B procesa texto, imágenes, vídeo y audio de forma nativa.
Gemma 4 12B se incorporó a la familia el 3 de junio de 2026, después del lanzamiento original de abril. Utiliza una arquitectura multimodal unificada en lugar de añadir codificadores independientes a una base de texto, lo que la convierte en la primera variante que se debe considerar cuando un solo modelo debe gestionar varios tipos de entrada sin una capa de enrutamiento diseñada manualmente. Como se lanzó más tarde que el resto de la línea, las cifras publicadas de parámetros, contexto y memoria aún se están definiendo; consulta la ficha técnica oficial del modelo en Hugging Face antes de dimensionar el hardware.
Gemma 4 26B A4B es el caballo de batalla para producción. Con 9 000 millones de parámetros activos sobre un total de 26 000 millones a través de su arquitectura MoE, ofrece un rendimiento que rivaliza con modelos mucho más grandes a la vez que mantiene los costes de inferencia manejables. Destaca en la generación de código (80 % en LiveCodeBench), el uso agéntico de herramientas y las tareas de razonamiento complejo.
Gemma 4 31B Dense es el modelo insignia. A diferencia de los demás, utiliza una arquitectura densa tradicional en la que los 31 000 millones de parámetros están activos durante la inferencia. Esto le proporciona la mayor calidad bruta en los benchmarks, especialmente para la comprensión de contextos largos y las tareas multilingües con matices. Es la mejor opción cuando la calidad es la máxima prioridad.
Características clave
Comprensión multimodal
Los modelos Gemma 4 procesan de forma nativa texto, imágenes, vídeo y audio (soporte de audio en E2B y E4B). La entrada de imágenes con resolución variable permite a los modelos analizar las imágenes en su resolución nativa sin forzar redimensionamientos, mejorando la precisión en tareas visuales como la lectura de gráficos, el OCR de documentos y el análisis de imágenes.
Ventana de contexto de 256K tokens
Todos los modelos Gemma 4 admiten una ventana de contexto de 256K tokens, suficiente para procesar bases de código completas, documentos legales largos, textos del tamaño de un libro o conversaciones extendidas de múltiples turnos. Esto supone una mejora sustancial respecto a las generaciones anteriores y sitúa a Gemma 4 a la altura de los mayores modelos propietarios en cuanto a longitud de contexto.
Razonamiento integrado
Gemma 4 incluye capacidades de pensamiento mejoradas que le permiten descomponer problemas complejos paso a paso. Esto resulta especialmente valioso para el razonamiento matemático, la depuración de código y las tareas de planificación de varios pasos. El modo de razonamiento se puede activar o desactivar en función del caso de uso.
Llamada nativa a funciones
Para los desarrolladores que crean agentes y aplicaciones que usan herramientas, Gemma 4 admite llamadas nativas a funciones con salida JSON estructurada. Esto significa que el modelo puede invocar de forma fiable APIs externas, consultar bases de datos y orquestar flujos de trabajo de varios pasos sin una ingeniería de prompts frágil.
Soporte para más de 140 idiomas
Gemma 4 admite más de 140 idiomas con un rendimiento sólido en todos ellos. En el benchmark Massive Multitask Multilingual Understanding (MMMLU) obtiene un 85,2 %, lo que lo convierte en uno de los modelos multilingües de código abierto más capaces disponibles. Esto permite crear aplicaciones verdaderamente globales de traducción, moderación de contenido y atención al cliente.
Benchmarks
Gemma 4 ofrece resultados competitivos o líderes en los principales benchmarks:
- LiveCodeBench: 80 % (26B A4B): sólida generación y comprensión de código
- MMMLU: 85,2 %: comprensión multilingüe excepcional
- MMMU: 72,4 % (31B Dense): sólida comprensión multimodal
- MATH-500: 91,8 % (31B Dense): razonamiento matemático casi a nivel experto
- Arena Hard: 85,1 % (31B Dense): capacidad conversacional competitiva
Estas cifras sitúan a Gemma 4 entre los mejores modelos de código abierto y lo hacen competitivo con muchas alternativas propietarias.
Primeros pasos
La forma más sencilla de probar Gemma 4 es a través de Ollama:
ollama pull gemma4:26b
ollama run gemma4:26bPara experimentar desde el navegador, visita Google AI Studio, donde puedes chatear con Gemma 4 y obtener una clave API sin coste.
Para el despliegue en producción, los modelos están disponibles en HuggingFace, Kaggle y se pueden servir con frameworks como vLLM, TGI y SGLang.
Consulta nuestra Guía de primeros pasos para instrucciones de configuración detalladas y nuestra página de Descargas para ver todas las plataformas disponibles.
Conclusión
Gemma 4 marca un punto de inflexión para la IA de código abierto. Por primera vez, los desarrolladores tienen acceso a una familia de modelos que combina verdadera comprensión multimodal, contexto largo, razonamiento integrado, uso nativo de herramientas y amplio soporte multilingüe, todo bajo una licencia Apache 2.0 sin restricciones de uso.
Tanto si estás creando un asistente de código, desplegando IA en un smartphone, procesando miles de documentos o creando agentes de atención al cliente multilingües, Gemma 4 proporciona una base capaz, eficiente y verdaderamente abierta sobre la que construir. La brecha entre la IA de código abierto y la propietaria nunca ha sido tan pequeña.
