Google DeepMind、Gemma 4シリーズをApache 2.0ライセンスで公開
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Google DeepMindは、最大256Kトークンのコンテキスト長に対応するオープンウェイトのマルチモーダルモデル「Gemma 4」シリーズを公開した。31B、26B MoE、エッジ向けモデルなど複数のサイズを備え、ローカルやエッジでのデプロイに最適化されている。
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Google DeepMind は、Apache 2.0 ライセンスの下で最大256K トークンの長文脈サポートを備えたオープンウェイト多言語モデルファミリーであるGemma 4を発表しました。これは、主要な機能とライセンス方針の大きな転換点を示すものです。ラインナップには、ローカルおよびエッジ環境での展開に最適化されたネイティブ多言語サポート（テキスト、ビジョン、オーディオ）を備えた31B デンシモデル、26B MoE (A4B) モデル、そしてE4BとE2Bの 2 つのエッジモデルが含まれています。初期ベンチマークでは、Gemma-4-31Bがオープンモデルの中で第 3 位にランクし、85.7% GPQA Diamondという高い科学推論性能を示しています。Day-0 エコシステムサポートにはllama.cpp、Ollama、vLLM、LM Studioが含まれており、M2 UltraやRTX 4090などのハードウェア上で顕著なローカル推論パフォーマンスを発揮します。アーキテクチャは標準的なトランスフォーマーとは異なり、ハイブリッドアテンションと MoE レイヤーリングを採用しています。コミュニティおよび開発者の関与は高く、急速な採用とツールチェーンの統合が進んでいます。
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Google DeepMind released Gemma 4, a family of open-weight, multimodal models with long-context support up to 256K tokens under an Apache 2.0 license, marking a major capability and licensing shift. The lineup includes 31B dense, 26B MoE (A4B), and two edge models (E4B, E2B) optimized for local and edge deployment with native multimodal support (text, vision, audio). Early benchmarks show Gemma-4-31B ranking #3 among open models and strong scientific reasoning performance with 85.7% GPQA Diamond. Day-0 ecosystem support includes llama.cpp, Ollama, vLLM, and LM Studio, with notable local inference performance on hardware like M2 Ultra and RTX 4090. The architecture features hybrid attention and MoE layering, diverging from standard transformers. Community and developer engagement is high, with rapid adoption and tooling integration.
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