Корпорация Google представила семейство открытых моделей искусственного интеллекта Gemma 4, лицензированных по Apache 2.0, что стало значительным шагом в усилении позиций США на глобальном рынке открытого ИИ. Выпуск состоялся 2 апреля 2026 года.
Новое семейство включает четыре модели, оптимизированные для различного оборудования: эффективные модели E2B и E4B для смартфонов и периферийных устройств, 26B Mixture of Experts (MoE) для задач с низкой задержкой и 31B Dense, ориентированную на максимальное качество. Модель 31B Dense уже заняла третье место в глобальном рейтинге открытых моделей Arena AI, уступая только китайским аналогам.
Выпуск Gemma 4 происходит на фоне стремительного роста влияния китайских открытых моделей, доля которых в глобальном использовании выросла с 1,2% в конце 2024 года до примерно 30% к концу 2025-го. Alibaba Qwen даже обогнал Meta Llama как наиболее используемая самоуправляемая модель в мире. Американские разработки, такие как OLMO от Allen Institute, не смогли набрать существенной популярности, а OpenAI gpt-oss не позиционировались как конкуренты высшего эшелона.
Ключевым отличием Gemma 4 стала лицензия Apache 2.0, которая устраняет юридические неопределённости предыдущих версий Gemma и позволяет разработчикам свободно модифицировать, распространять и коммерциализировать модели. Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис заявил, что Gemma 4 — «лучшие открытые модели в мире для своих размеров».
С технической стороны модели поддерживают расширенные возможности рассуждений, агентские рабочие процессы с нативным вызовом функций и структурированным выводом JSON, а также генерацию кода. Контекстное окно достигает 256K токенов для крупных моделей, обучение проведено на более чем 140 языках. Веса моделей доступны через Google AI Studio, Google AI Edge Gallery, Hugging Face, Kaggle и Ollama.
Предыдущие поколения Gemma были загружены разработчиками более 400 миллионов раз, породив свыше 100 000 вариантов. Новый выпуск призван вернуть США конкурентоспособность на рынке, где доминируют DeepSeek, Qwen и другие китайские решения.
