В апреле 2026 года Google DeepMind выпустила Gemma 4 — новейшее поколение своего семейства open-source моделей ИИ. Построенная на той же исследовательской основе, что и модели Gemini, Gemma 4 представляет собой значительный шаг вперёд для open-source ИИ: подлинное мультимодальное понимание, окно контекста в 256K токенов, встроенные возможности рассуждения и поддержка более 140 языков. Всё это выпущено под лицензией Apache 2.0.
Это руководство охватывает всё, что вам нужно знать о Gemma 4 — что это такое, какие модели доступны, что делает её особенной и как начать работу.
Семейство моделей Gemma 4
Gemma 4 — это не одна модель, а семейство из пяти моделей, каждая из которых предназначена для различных сценариев использования и аппаратных ограничений:
Gemma 4 E2B — самая маленькая модель в семействе, использующая архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 2 миллиардами активных параметров из 4 миллиардов общих. Несмотря на свой компактный размер — всего 3,2 ГБ при квантовании Q4 — E2B обеспечивает впечатляющие возможности для развёртывания на устройстве. Она комфортно работает на смартфонах и периферийных устройствах, делая приватный, офлайн-ИИ доступным каждому.
Gemma 4 E4B масштабирует подход MoE с 4 миллиардами активных параметров из 8 миллиардов общих. Она добавляет полную мультимодальную поддержку, включая понимание аудио, что делает её идеальным выбором для разработчиков, которым нужны мощные возможности без тяжёлой инфраструктуры. E4B нативно обрабатывает текст, изображения, видео и аудио.
Gemma 4 12B присоединилась к семейству 3 июня 2026 года, после первоначального запуска в апреле. В ней используется унифицированная мультимодальная архитектура, а не отдельные энкодеры, подключённые к текстовому бэкбону, что делает её первым вариантом, который стоит рассматривать, если одна модель должна обрабатывать несколько типов входных данных без вручную созданного слоя маршрутизации. Поскольку она вышла позже остальных моделей линейки, опубликованные значения количества параметров, размера контекстного окна и требований к памяти всё ещё уточняются — перед расчётом аппаратной конфигурации ознакомьтесь с официальной карточкой модели на Hugging Face.
Gemma 4 26B A4B — рабочая лошадка для продакшена. С 9 миллиардами активных параметров из 26 миллиардов общих благодаря архитектуре MoE она обеспечивает производительность, конкурирующую с гораздо более крупными моделями, сохраняя при этом приемлемые затраты на инференс. Она превосходна в генерации кода (80% на LiveCodeBench), агентном использовании инструментов и сложных задачах рассуждения.
Gemma 4 31B Dense — флагманская модель. В отличие от других, она использует традиционную плотную архитектуру, где все 31 миллиард параметров активны во время инференса. Это даёт ей наивысшее сырое качество по всем бенчмаркам, особенно для понимания длинного контекста и тонких многоязычных задач. Это лучший выбор, когда качество является главным приоритетом.
Ключевые возможности
Мультимодальное понимание
Модели Gemma 4 нативно обрабатывают текст, изображения, видео и аудио (поддержка аудио в E2B и E4B). Ввод изображений с переменным разрешением позволяет моделям анализировать изображения в их исходном разрешении без принудительного изменения размера, повышая точность в визуальных задачах, таких как чтение графиков, OCR документов и анализ изображений.
Окно контекста 256K токенов
Все модели Gemma 4 поддерживают окно контекста в 256K токенов — этого достаточно для обработки целых кодовых баз, длинных юридических документов, текстов размером с книгу или продолжительных многоходовых диалогов. Это существенное улучшение по сравнению с предыдущими поколениями, и оно ставит Gemma 4 в один ряд с крупнейшими проприетарными моделями по длине контекста.
Встроенное рассуждение
Gemma 4 включает расширенные возможности мышления, которые позволяют ей разбивать сложные задачи на шаги. Это особенно ценно для математических рассуждений, отладки кода и многошагового планирования. Режим рассуждения можно включать или отключать в зависимости от сценария использования.
Нативный вызов функций
Для разработчиков, создающих агентов и приложения, использующие инструменты, Gemma 4 поддерживает нативный вызов функций со структурированным выводом JSON. Это означает, что модель может надёжно вызывать внешние API, запрашивать базы данных и оркестрировать многошаговые рабочие процессы без хрупкой инженерии промптов.
Поддержка более 140 языков
Gemma 4 поддерживает более 140 языков с высокой производительностью по всем направлениям. В бенчмарке Massive Multitask Multilingual Understanding (MMMLU) она набирает 85,2% — что делает её одной из самых способных многоязычных open-source моделей, доступных сегодня. Это позволяет создавать действительно глобальные приложения для перевода, модерации контента и поддержки клиентов.
Бенчмарки
Gemma 4 показывает конкурентоспособные или лидирующие результаты по основным бенчмаркам:
- LiveCodeBench: 80% (26B A4B) — мощная генерация и понимание кода
- MMMLU: 85,2% — исключительное многоязычное понимание
- MMMU: 72,4% (31B Dense) — сильное мультимодальное понимание
- MATH-500: 91,8% (31B Dense) — математические рассуждения почти на уровне эксперта
- Arena Hard: 85,1% (31B Dense) — конкурентоспособные диалоговые возможности
Эти показатели ставят Gemma 4 в число лучших open-source моделей и делают её конкурентоспособной со многими проприетарными альтернативами.
Начало работы
Самый простой способ попробовать Gemma 4 — через Ollama:
ollama pull gemma4:26b
ollama run gemma4:26bДля экспериментов в браузере посетите Google AI Studio, где вы можете общаться с Gemma 4 и получить ключ API бесплатно.
Для развёртывания в продакшене модели доступны на HuggingFace, Kaggle и могут обслуживаться с помощью таких фреймворков, как vLLM, TGI и SGLang.
Ознакомьтесь с нашим Руководством по началу работы для подробных инструкций по настройке и нашей страницей загрузок для всех доступных платформ.
Заключение
Gemma 4 знаменует собой поворотный момент для open-source ИИ. Впервые разработчики получают доступ к семейству моделей, сочетающему подлинное мультимодальное понимание, длинный контекст, встроенные возможности рассуждения, нативное использование инструментов и широкую многоязычную поддержку — всё это под лицензией Apache 2.0 без ограничений на использование.
Создаёте ли вы помощника для написания кода, развёртываете ИИ на смартфоне, обрабатываете тысячи документов или разрабатываете многоязычных агентов поддержки клиентов, Gemma 4 предоставляет мощную, эффективную и по-настоящему открытую основу для построения. Разрыв между open-source и проприетарным ИИ никогда не был таким маленьким.
