Амбіції Google щодо відкритого ШІ сьогодні стали значно серйознішими. Компанія випустила Gemma 4, сімейство з чотирьох моделей з відкритою вагою, створених на основі того ж дослідження, що й Gemini 3, і ліцензованих за Apache 2.0 — це значне відхилення від більш обмежувальних умов попередніх версій Gemma.

Розробники завантажували попередні покоління Gemma понад 400 мільйонів разів, створивши понад 100 000 варіантів спільноти. Цей реліз є найамбітнішим на сьогодні.

Протягом останнього року лідерство у відкритому ШІ переважно належало Китаю. DeepSeek, Minimax, GLM і Qwen домінували на перших місцях, залишивши американські альтернативи боротися за актуальність. Як повідомляв Decrypt минулого року, китайські відкриті моделі зросли з ледь 1,2% світового використання відкритих моделей наприкінці 2024 року до приблизно 30% до кінця 2025 року, причому Alibaba Qwen навіть перевершила Meta Llama як найбільш використовувана модель з самостійним хостингом у всьому світі.

Meta Llama раніше була вибором за замовчуванням для розробників, які хотіли потужну модель, що запускається локально. Ця репутація похитнулася — ліцензія Llama, контрольована Meta, викликала питання щодо її справжнього відкритого статусу, а її продуктивність відстала від китайських конкурентів. Сімейство OLMo від Allen Institute намагалося заповнити прогалину, але не змогло отримати значної популярності. OpenAI випустила свої моделі gpt-oss у серпні 2025 року, що дало екосистемі ковток свіжого повітря, але вони ніколи не були розроблені, щоб бути провідними конкурентами.

А вчора 30-особовий американський стартап Arcee AI випустив Trinity, відкриту модель з 400 мільярдами параметрів, яка переконливо довела, що американська сцена не повністю мертва. Gemma 4 слідує цьому імпульсу, цього разу за повної підтримки Google DeepMind, перетворюючи її на, можливо, найкращу американську модель у відкритому ШІ-середовищі.

Модель "створена на основі тих же світового класу досліджень і технологій, що й Gemini 3", – заявили в Google. Gemma 4 постачається в чотирьох розмірах: Effective 2B і 4B для телефонів і периферійних пристроїв, модель Mixture of Experts 26B, орієнтована на швидкість, і модель Dense 31B, оптимізована для сирої якості.

Модель 31B Dense зараз займає третє місце серед усіх відкритих моделей у текстовому рейтингу Arena AI. Модель 26B MoE займає шосте місце. Google стверджує, що обидві моделі перевершують моделі, які в 20 разів більші за них — це твердження підтверджується, принаймні, за показниками Arena AI, де китайські моделі все ще займають перші два місця.

Ми протестували Gemma 4. Вона здатна, з деякими застереженнями. Модель застосовує міркування навіть до завдань, які цього не потребують, що може призвести до того, що відповіді здаються надто складними для простих запитів. Креативне написання є пристойним — працездатним, але не натхненним — і, ймовірно, покращується за умови більш конкретних вказівок та інженерії промптів.

Найчіткіше вона проявила себе у коді. На прохання згенерувати гру, результат не був особливо яскравим чи складним, але він запустився без помилок з першої спроби. Непогано для моделі з 41 мільярдом параметрів. Така надійність "з першого разу" (zero-shot reliability), можливо, цінніша за гарніший результат, що потребує налагодження.

Ви можете спробувати (базову, але функціональну) гру тут.

Чотири варіанти охоплюють увесь апаратний спектр. Моделі E2B та E4B створені для телефонів Android, Raspberry Pi та периферійних пристроїв, працюючи повністю офлайн з майже нульовою затримкою, нативним аудіовходом та вікном контексту 128K. Моделі 26B та 31B призначені для робочих станцій та хмарних розгортань, розширюючи контекст до 256K та додаючи нативні виклики функцій та структурований вихід JSON для створення автономних агентів. Усі чотири моделі обробляють зображення та відео нативно. Повнорозмірні ваги більших моделей поміщаються на одній 80 ГБ GPU NVIDIA H100; квантовані версії працюють на споживчому обладнанні.

Ліцензія Apache 2.0 – це ще один важливий момент. Попередні випуски Gemma від Google використовували власну ліцензію, що створювало правову двозначність для комерційних продуктів. Apache 2.0 повністю усуває це тертя — розробники можуть модифікувати, розповсюджувати та комерціалізувати без занепокоєння про те, що Google змінить умови пізніше. Співзасновник Hugging Face Клемент Деланг висловив схвалення, заявивши, що "Локальний ШІ переживає свій момент", і це майбутнє індустрії ШІ. Генеральний директор Google DeepMind Деміс Хассабіс пішов далі, назвавши Gemma 4 "найкращими відкритими моделями у світі для своїх розмірів".

Це сильне твердження. Пропрієтарні системи від Anthropic, OpenAI та власна Gemini від Google все ще лідирують за найскладнішими показниками. Але для моделей з відкритою вагою, які можна запускати локально, вільно модифікувати та розгортати на власній інфраструктурі? Конкуренція значно зменшилася. Ви можете спробувати Gemma 4 зараз у Google AI Studio (31B та 26B) або Google AI Edge Gallery (E2B та E4B). Ваги моделей також доступні на Hugging Face, Kaggle та Ollama.