Ambisi AI terbuka Google menjadi jauh lebih serius hari ini. Perusahaan merilis Gemma 4, keluarga empat model open-weight yang dibangun berdasarkan riset yang sama dengan Gemini 3, dan dilisensikan di bawah Apache 2.0—sebuah perubahan signifikan dari ketentuan yang lebih ketat pada versi Gemma sebelumnya.

Para pengembang telah mengunduh generasi Gemma sebelumnya lebih dari 400 juta kali, menghasilkan lebih dari 100.000 varian komunitas. Rilis ini adalah yang paling ambisius sejauh ini.

Selama setahun terakhir, papan peringkat AI sumber terbuka sebagian besar didominasi oleh Tiongkok. DeepSeek, Minimax, GLM, dan Qwen telah mendominasi posisi teratas, meninggalkan alternatif Amerika berebut relevansi. Seperti yang dilaporkan Decrypt tahun lalu, model terbuka Tiongkok meningkat dari hanya 1,2% dari penggunaan model terbuka global pada akhir 2024 menjadi sekitar 30% pada akhir 2025, dengan Qwen milik Alibaba bahkan menyalip Llama milik Meta sebagai model yang paling banyak digunakan secara mandiri di seluruh dunia.

Llama milik Meta dulunya adalah pilihan utama bagi pengembang yang menginginkan model yang mumpuni dan dapat dijalankan secara lokal. Reputasi itu telah terkikis—lisensi Llama yang dikendalikan Meta menimbulkan pertanyaan tentang status sumber terbukanya yang sebenarnya, dan kinerjanya tertinggal dari kompetisi Tiongkok. Keluarga OLMo dari Allen Institute mencoba mengisi kekosongan tersebut tetapi gagal mendapatkan daya tarik yang signifikan. OpenAI merilis model gpt-oss-nya pada Agustus 2025, yang memberikan angin segar bagi ekosistem, tetapi mereka tidak pernah dirancang untuk menjadi pesaing terdepan.

Dan kemarin, sebuah startup AS beranggotakan 30 orang bernama Arcee AI merilis Trinity, sebuah model terbuka berparameter 400 miliar yang memberikan argumen kuat bahwa kancah Amerika tidak sepenuhnya mati. Gemma 4 mengikuti momentum tersebut, kali ini dengan dukungan penuh dari Google DeepMind, menjadikannya model Amerika terbaik di kancah AI sumber terbuka.

Model ini "dibangun dari penelitian dan teknologi kelas dunia yang sama dengan Gemini 3," kata Google dalam pengumumannya. Gemma 4 hadir dalam empat ukuran: Efektif 2B dan 4B untuk ponsel dan perangkat edge, model Mixture of Experts 26B yang berfokus pada kecepatan, dan model Dense 31B yang dioptimalkan untuk kualitas mentah.

Model Dense 31B saat ini menempati peringkat ketiga di antara semua model terbuka di papan peringkat teks Arena AI. MoE 26B berada di urutan keenam. Google mengklaim keduanya mengungguli model yang 20 kali lebih besar—klaim yang didukung, setidaknya berdasarkan angka Arena AI, di mana model Tiongkok masih menduduki dua posisi teratas.

Kami menguji Gemma 4. Model ini mumpuni, dengan beberapa catatan. Model ini menerapkan penalaran bahkan untuk tugas yang tidak memerlukannya, yang dapat membuat respons terasa terlalu direkayasa untuk perintah sederhana. Penulisan kreatifnya cukup baik—fungsional, tidak menginspirasi—dan kemungkinan besar akan meningkat dengan panduan yang lebih spesifik dan rekayasa prompt.

Di mana ia paling jelas unggul adalah dalam kode. Diminta untuk menghasilkan sebuah game, hasilnya tidak terlalu mencolok atau rumit, tetapi berjalan tanpa kesalahan pada percobaan pertama. Tidak buruk untuk model berparameter 41 miliar. Keandalan zero-shot itu bisa dibilang lebih berharga daripada hasil yang lebih cantik yang membutuhkan debugging.

Anda bisa mencoba game (sederhana, namun fungsional) di sini.

Keempat varian mencakup spektrum perangkat keras yang lengkap. Model E2B dan E4B dibuat untuk ponsel Android, Raspberry Pi, dan perangkat edge, berjalan sepenuhnya offline dengan latensi mendekati nol, input audio asli, dan jendela konteks 128K. Model 26B dan 31B menargetkan workstation dan deployment cloud, memperluas konteks hingga 256K dan menambahkan panggilan fungsi asli serta output JSON terstruktur untuk membangun agen otonom. Keempat model memproses gambar dan video secara native. Bobot presisi penuh model yang lebih besar dapat dimuat pada satu GPU NVIDIA H100 80GB; versi terkuantisasi berjalan pada perangkat keras konsumen.

Lisensi Apache 2.0 adalah berita utama lainnya. Rilis Gemma sebelumnya dari Google menggunakan lisensi kustom yang menciptakan ambiguitas hukum untuk produk komersial. Apache 2.0 menghilangkan gesekan tersebut sepenuhnya—pengembang dapat memodifikasi, mendistribusikan ulang, dan mengomersialkan tanpa khawatir Google mengubah persyaratan nanti. Salah satu pendiri Hugging Face, Clement Delangue, memujinya, dengan mengatakan bahwa "AI Lokal sedang berjaya," dan ini adalah masa depan industri AI. CEO Google DeepMind, Demis Hassabis, melangkah lebih jauh, menyebut Gemma 4 "model terbuka terbaik di dunia untuk ukuran masing-masing."

Itu klaim yang kuat. Sistem proprietary dari Anthropic, OpenAI, dan Gemini milik Google sendiri masih memimpin pada benchmark tersulit. Tetapi untuk model open-weight yang dapat Anda jalankan secara lokal, modifikasi dengan bebas, dan terapkan pada infrastruktur Anda sendiri? Kompetisi baru saja menjadi jauh lebih sedikit. Anda dapat mencoba Gemma 4 sekarang di Google AI Studio (31B dan 26B) atau Google AI Edge Gallery (E2B dan E4B). Bobot model juga tersedia di Hugging Face, Kaggle, dan Ollama.