Что это
Gemma 4 — семейство открытых языковых моделей от Google DeepMind, построенных на исследованиях и технологиях Gemini 3. Линейка включает пять вариантов: компактные E2B (2.3B эффективных параметров) и E4B (4.5B) для мобильных устройств и оффлайн-сценариев, а также 12B, 26B (MoE, активирует 3.8B из 25.2B параметров) и 31B Dense для персональных компьютеров и потребительских GPU. Модели поддерживают текст, изображения, а старшие версии — аудио и видео, контекстное окно 128K или 256K токенов в зависимости от размера, и более 140 языков. Релиз состоялся в апреле 2026 года под лицензией Apache 2.0.
Для участника клуба это готовый локальный LLM без облачных счетов и лимитов API: модели скачиваются и запускаются через Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX или Hugging Face Transformers, что удобно для вайб-кодинга и экспериментов на своём железе. Встроенная поддержка вызова функций пригодится при сборке автономных агентов и n8n-сценариев, а разрешительная лицензия Apache 2.0 снимает юридические ограничения на коммерческое использование результатов генерации контента и дообученных версий.
Возможности
- Пять размеров моделей: E2B (2.3B), E4B (4.5B), 12B, 26B MoE (активно 3.8B из 25.2B), 31B Dense
- Контекстное окно 128K токенов у E2B/E4B, 256K у старших моделей
- Мультимодальность: текст и изображения у всех моделей, аудио (до 30 сек) у E2B/E4B/12B, видео как последовательность кадров
- Поддержка более 140 языков при обучении, готовая поддержка 35+ языков
- Встроенная поддержка вызова функций для автономных агентов и планирования действий
- Возможность дообучения (fine-tuning) на собственных данных через JAX, Keras, Hugging Face Transformers
- Запуск локально через Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX, Docker, а также облачно через Gemini API и Google Cloud
- Лицензия Apache 2.0 — свободное коммерческое и некоммерческое использование
Цена: Открытые веса модели распространяются бесплатно под лицензией Apache 2.0 через Hugging Face, Kaggle, Ollama и другие площадки; платных тарифов на сами модели нет, расходы возможны только на собственную инфраструктуру или облачный инференс через Google Cloud/Gemini API
