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Um guia prático para escolher entre os modelos Gemma 4 E2B, E4B, 12B, 26B A4B e 31B Dense com base no seu hardware, caso de uso e necessidades de desempenho.

O que o Kubernetes ensinou às equipes de infraestrutura — e o que a mudança para a IA de pesos abertos significa para implantar, avaliar e governar um modelo de IA local.

Aprenda a rodar o Gemma 4 na sua máquina local usando Ollama, llama.cpp, LM Studio e muito mais — de dispositivos móveis a workstations.

Tudo o que você precisa saber sobre o Gemma 4 — a família de modelos de IA multimodais open-source do Google DeepMind, com raciocínio integrado, contexto de 256K e suporte a mais de 140 idiomas.

O novo impulso de Meta para modelos abertos coloca o controle da implantação de volta em foco. Veja como avaliar o Gemma 4 sem confundir pesos abertos com operações sem esforço.