Gemma 4 fue lanzado el 2 de abril de 2026 por Google DeepMind. Es la cuarta generación de la familia de modelos de código abierto Gemma, introduciendo comprensión multimodal nativa (texto, imagen, video, audio), una arquitectura Mixture of Experts y ventanas de contexto de 256K.
A continuación encontrarás la cronología completa de la familia de modelos Gemma, hitos clave y qué cambió en cada lanzamiento.
La primera familia de modelos de código abierto de Google. Lanzado en tamaños 2B y 7B. Solo texto, soportando inglés y un conjunto limitado de idiomas. Construido sobre la investigación de Gemini de Google pero optimizado para distribución abierta.
Actualización incremental con mejor ajuste de instrucciones, mejor alineación de seguridad y mejoras menores de rendimiento en los benchmarks.
Actualización importante que introdujo modelos de 9B y 27B parámetros. Mejoras significativas en razonamiento, generación de código y soporte multilingüe. Introdujo técnicas de destilación de conocimiento para modelos más pequeños.
Agregó capacidades multimodales (texto + imagen). Expandido a 4 tamaños de modelo (1B, 4B, 12B, 27B). Introdujo ventana de contexto de 128K y soporte multilingüe mejorado para ~30 idiomas.
El lanzamiento más significativo. Cuatro variantes: E2B (2B), E4B (4B), 26B A4B (MoE con 128 expertos) y 31B Denso. Soporte nativo para texto, imagen, video y audio. Ventana de contexto de 256K. Más de 140 idiomas. Llamada a funciones y capacidades agénticas integradas. Licencia Apache 2.0.
Gemma 3 soportaba texto e imágenes. Gemma 4 agrega comprensión nativa de video y audio dentro del mismo modelo unificado — sin encoders separados.
La nueva variante 26B A4B usa 128 redes expertas, activando solo 4B parámetros por inferencia. Esto ofrece calidad de modelo grande con el costo de cómputo de un modelo pequeño.
Los modelos 26B y 31B duplican la ventana de contexto de 128K a 256K tokens, habilitando el procesamiento de bases de código completas o documentos del tamaño de un libro.
La llamada a funciones integrada y la salida JSON estructurada habilitan el uso autónomo de herramientas, planificación de múltiples pasos e integración con servicios externos.
Expandido de ~30 idiomas en Gemma 3 a más de 140 idiomas, con rendimiento sólido verificado en el benchmark multilingüe MMMLU (85.2%).
Grandes saltos de puntaje: AIME 2026 (89.2%), LiveCodeBench v6 (80%), GPQA Diamond (84.3%). Estos representan ganancias sustanciales sobre los ya competitivos resultados de Gemma 3.
Desde su lanzamiento el 2 de abril de 2026, Gemma 4 ha estado disponible en todas las principales plataformas de modelos:
Gemma 4 fue lanzado el 2 de abril de 2026 por Google DeepMind. Las cuatro variantes del modelo (E2B, E4B, 26B A4B y 31B) estuvieron disponibles simultáneamente.
A abril de 2026, sí. Gemma 4 es la última generación de la familia de modelos Gemma. Google no ha anunciado una fecha de lanzamiento para Gemma 5.
Google ha estado lanzando actualizaciones importantes de Gemma aproximadamente cada 6-12 meses: Gemma 1 (feb 2024), Gemma 2 (sep 2024), Gemma 3 (mar 2025), Gemma 4 (abr 2026). Las actualizaciones y parches menores ocurren con más frecuencia.
Google no ha anunciado oficialmente Gemma 5. Basado en la cadencia de lanzamiento de ~6-12 meses, se podría esperar un modelo de próxima generación a finales de 2026 o en 2027, pero esto es especulación.
Sí. Las versiones anteriores de Gemma permanecen disponibles en Hugging Face, Ollama y otras plataformas. Sin embargo, Gemma 4 ofrece mejoras significativas en todas las métricas. Para nuevos proyectos, se recomienda Gemma 4.
Gemma 4 está construido sobre la misma investigación y tecnología detrás de Gemini pero se publica como un modelo completamente de código abierto bajo Apache 2.0. Gemini sigue siendo la oferta propietaria de Google disponible vía API.
Gemma 4 ya está disponible. Pruébalo en línea, despliégalo localmente o explora las variantes del modelo.