Google Gemma 4

Gemma 4 existe en variantes E2B, E4B, 26B MoE et 31B dense, donc vous adaptez le modèle à l'appareil et non l'inverse. Les deux modèles pour appareils visent téléphones et portables, tandis que les versions 26B et 31B tournent sur un seul GPU grand public ou de station de travail. Cette amplitude est tout l'intérêt : une famille, de la poche au bureau. Choisissez par appareil, pas par effet de mode.

Google a conçu Gemma 4 pour la logique en plusieurs étapes, pas seulement pour le chat. Il gère l'appel de fonctions, la sortie JSON structurée et les instructions système de façon native, ce qu'il vous faut pour assembler un agent qui agit sur les résultats au lieu de simplement parler. Le modèle 31B occupe aujourd'hui le troisième rang des modèles ouverts sur le classement d'Arena AI. Un bond énorme par rapport à la génération précédente.

La famille lit le texte et les images, et les modèles pour appareils ajoutent une entrée audio native pour comprendre la parole. La prise en charge des images et des vidéos courtes traverse toute la gamme avec une entrée à résolution variable, donc vous n'êtes pas enfermé dans un seul format. Pour un sous-titrage simple ou des questions sur une image, les modèles compacts suffisent souvent sans un plus gros modèle serveur. C'est beaucoup d'amplitude pour une seule famille.

Les versions antérieures de Gemma sortaient sous une licence personnalisée avec des restrictions d'usage. Gemma 4 passe à Apache 2.0, ce qui autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution sans accord particulier. C'est le changement le plus important pour quiconque se demande s'il peut lancer un produit dessus. Pas besoin d'équipe juridique.

Les modèles reposent sur la même recherche et la même technologie que Gemini 3, donc vous obtenez des capacités proches du modèle phare fermé de Google dans un paquet ouvert. Google présente les deux gammes comme complémentaires plutôt que concurrentes, avec Gemma pour le contrôle et Gemini pour le confort géré. Pour les équipes qui n'ont jamais voulu de dépendance au cloud, cette base partagée est l'atout. Même ADN, règles différentes.

Vous pouvez récupérer Gemma 4 via l'API Gemini de Google et AI Studio si vous préférez ne pas l'héberger vous-même, et il est aussi disponible via Vertex AI et Hugging Face. L'héberger vous-même est optionnel, pas obligatoire. Cette souplesse convient aux équipes qui veulent prototyper dans le cloud et passer au matériel local ensuite. Testez pas cher, déployez en local.