Google ने ओपन मॉडल Gemma 4 पेश किया

 (deepmind.google)
10 पॉइंट द्वारा GN⁺ 28 일 전 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • Google DeepMind ने Gemini 3 तकनीक पर आधारित अगली पीढ़ी का ओपन AI मॉडल Gemma 4 घोषित किया, जिसे प्रति parameter intelligence efficiency को अधिकतम करने वाली संरचना के साथ डिज़ाइन किया गया है
  • मॉडल E2B, E4B, 26B, 31B चार आकारों में उपलब्ध है, और मोबाइल·IoT से लेकर personal GPU environments तक व्यापक रनटाइम रेंज को सपोर्ट करता है
  • इसमें multimodal reasoning, 140 भाषाओं का समर्थन, agentic workflows, सूक्ष्म fine-tuning, efficient architecture जैसे प्रमुख फीचर्स शामिल हैं
  • गणित·coding·multimodal understanding क्षेत्रों में Gemma 3 की तुलना में प्रदर्शन काफी बेहतर हुआ है, और security·reliability standards Google के commercial models के समान स्तर पर बनाए रखे गए हैं
  • मॉडल weights को Hugging Face, Ollama, Kaggle, LM Studio, Docker आदि से डाउनलोड किया जा सकता है, और यह local तथा cloud environments में integrated execution को सपोर्ट करता है

Gemma 4 — अगली पीढ़ी का ओपन AI मॉडल

  • Gemma 4 Google DeepMind का नवीनतम ओपन मॉडल है, जिसे Gemini 3 के research और technology के आधार पर विकसित किया गया है, और इसकी संरचना intelligence-per-parameter को अधिकतम करने के लिए बनाई गई है
  • मॉडल E2B, E4B, 26B, 31B चार आकारों में उपलब्ध है, और मोबाइल·IoT से लेकर personal workstations तक विभिन्न environments में चल सकता है
  • इसके मुख्य फीचर्स में multimodal reasoning, 140 भाषाओं का समर्थन, agentic workflows, सूक्ष्म fine-tuning, और efficient architecture शामिल हैं
  • performance benchmarks में इसने Gemma 3 की तुलना में समग्र सुधार दर्ज किया, खासकर गणित·coding·multimodal understanding में ऊंचे स्कोर हासिल किए
  • security·reliability standards Google के commercial models के समान स्तर पर बनाए रखे गए हैं, और मॉडल weights को Hugging Face, Ollama, Kaggle, LM Studio, Docker आदि से डाउनलोड किया जा सकता है

मॉडल संरचना और दक्षता

  • Gemma 4 को Gemini 3 की तकनीकी नींव पर डिज़ाइन किया गया है और यह intelligence efficiency को अधिकतम करने वाली ओपन मॉडल संरचना अपनाता है
  • मॉडल आकार E2B, E4B, 26B, 31B चार versions में विभाजित हैं, और हर version को computing resources और memory efficiency के अनुसार optimize किया गया है
    • E2B·E4B: मोबाइल और IoT devices के लिए, अधिकतम efficiency और offline execution सपोर्ट
    • 26B·31B: personal GPU environments में frontier-level reasoning capability प्रदान करते हैं

प्रमुख फीचर्स

  • Agentic workflows

    • function calling का native support है, जिससे यूज़र की ओर से planning·app navigation·task execution करने वाले autonomous agents बनाए जा सकते हैं

  • Multimodal reasoning

    • audio और visual understanding को जोड़कर समृद्ध multimodal applications के विकास को सपोर्ट करता है

  • Support for 140 languages

    • साधारण translation से आगे बढ़कर cultural context की समझ सहित multilingual experiences बनाए जा सकते हैं

  • Fine tuning

    • यूज़र अपने पसंदीदा frameworks और techniques के साथ विशिष्ट tasks के प्रदर्शन सुधार के लिए fine-tuning कर सकते हैं

  • Efficient architecture

    • इसे अपने हार्डवेयर पर चलाया जा सकता है, और यह efficient development तथा deployment environment प्रदान करता है

प्रदर्शन

  • Gemma 4 का मूल्यांकन विभिन्न text generation से जुड़े datasets और metrics के आधार पर किया गया
  • प्रमुख benchmark परिणाम (Gemma 4 31B IT के आधार पर):
    • Arena AI (text): 1452 (Gemma 3 27B की तुलना में 1365)
    • MMMLU (multilingual Q&A): 85.2%
    • MMMU Pro (multimodal reasoning): 76.9%
    • AIME 2026 (गणित): 89.2%
    • LiveCodeBench v6 (coding problems): 80.0%
    • GPQA Diamond (scientific knowledge): 84.3%
    • τ2-bench (agent tool use): 86.4%
  • कुल मिलाकर Gemma 3 की तुलना में सभी श्रेणियों में प्रदर्शन बेहतर दिखता है, खासकर गणित·coding·multimodal understanding में बड़ा सुधार है

E2B और E4B — मोबाइल और IoT के लिए

  • audio·vision support के जरिए edge devices पर real-time processing संभव है
  • smartphones, Raspberry Pi, Jetson Nano आदि पर पूर्ण offline execution और लगभग zero latency प्रदर्शन प्रदान करता है
  • Google AI Edge Gallery के जरिए इसे आज़माया जा सकता है

26B और 31B — उच्च-प्रदर्शन local AI

  • IDE, coding assistants, agentic workflows के लिए उपयुक्त उन्नत reasoning capabilities प्रदान करता है
  • consumer GPUs के लिए optimize किया गया है, जिससे छात्र·शोधकर्ता·डेवलपर्स local AI server environments बना सकते हैं
  • इसे Google AI Studio में सीधे चलाया जा सकता है

सुरक्षा और विश्वसनीयता

  • Gemma 4 पर Google के commercial models जैसे ही infrastructure security protocols लागू किए गए हैं
  • यह enterprise और public institutions के उपयोग के लिए पारदर्शी और भरोसेमंद आधार प्रदान करता है
  • उच्चतम स्तर के security·reliability standards को पूरा करते हुए नवीनतम AI capabilities भी देता है

डाउनलोड और रन

  • मॉडल weights डाउनलोड

    • Gemma 4 मॉडल weights Hugging Face, Ollama, Kaggle, LM Studio, Docker Hub पर उपलब्ध हैं

  • training और deployment support

    • Jax, Vertex AI, Keras, Google AI Edge, Google Kubernetes Engine, Ollama सहित कई platforms के साथ integration support
    • आधिकारिक docs और API के जरिए training·deployment·inference environments कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं

Gemmaverse कम्युनिटी

  • Gemmaverse के जरिए दुनिया भर के डेवलपर्स द्वारा Gemma से बनाए गए projects को देखा जा सकता है
  • Google DeepMind के X, Instagram, YouTube, LinkedIn, GitHub channels के जरिए ताज़ा updates मिलते हैं
  • subscription के माध्यम से नवीनतम AI innovation updates प्राप्त किए जा सकते हैं

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