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Google ha presentado Gemma 4, sus modelos abiertos más inteligentes hasta la fecha, desarrollados a partir de la investigación y tecnología de Gemini 3 para maximizar la inteligencia por parámetro. Una de las novedades más destacadas es la capacidad de estos modelos para ejecutarse en smartphones y dispositivos IoT, optimizando el cómputo y la eficiencia de memoria.

Arquitectura y disponibilidad

Gemma 4 se lanza bajo una licencia Apache 2.0 y emplea arquitecturas tanto Densas como de Mezcla de Expertos (MoE). Para adaptarse a diferentes necesidades de despliegue, la familia de modelos está disponible en cuatro tamaños distintos: E2B, E4B, 26B A4B y 31B.

En cuanto a sus especificaciones técnicas, los modelos cuentan con una ventana de contexto de hasta 256K tokens y mantienen un soporte multilingüe que abarca más de 140 idiomas, permitiendo crear experiencias que comprenden el contexto cultural más allá de la simple traducción.

Capacidades avanzadas y razonamiento

El nuevo ecosistema de Gemma 4 introduce funcionalidades diseñadas para el desarrollo de aplicaciones complejas:

• Flujos de trabajo agenticos: Soporte nativo para llamadas a funciones (*function calling*), lo que permite construir agentes autónomos capaces de planificar, navegar por aplicaciones y completar tareas.
• Razonamiento multimodal: Capacidad de comprensión visual y auditiva para un soporte multimodal enriquecido.
• Ajuste fino (Fine tuning): Posibilidad de mejorar el rendimiento en tareas específicas mediante el entrenamiento con marcos de trabajo preferidos.
• Arquitectura eficiente: Diseñada para ejecutarse en hardware propio, facilitando el despliegue y desarrollo eficiente.

Rendimiento y benchmarks

Los datos de rendimiento sitúan a Gemma 4 en una posición de liderazgo en eficiencia. Modelos como el 31B IT Thinking y el 26B A4B IT Thinking muestran una inteligencia superior por parámetro, superando al modelo Gemma 3 27B IT en diversas pruebas críticas, incluyendo:

• Arena AI (text): Mayor puntuación en comparativas de texto.
• MMMLU y MMMU Pro: Superioridad en preguntas y respuestas multilingües y razonamiento multimodal.
• AIME 2026 y LiveCodeBench v6: Resultados significativamente más altos en matemáticas y problemas de codificación competitiva.
• GPQA Diamond: Mayor precisión en conocimientos científicos.