Google повертається в відкриту гонку з open source AI разом із Gemma 4

Коротко

• Google випустила Gemma 4 — сімейство відкритих моделей під ліцензією Apache 2.0.
• Лінійка з чотирьох моделей охоплює все: від телефонів до дата-центрів, а модель на 31B уже посідає #3 у світі.
• Американське open-source ШІ отримує потрібний поштовх: Gemma 4, підтримувана DeepMind, позиціонує себе як найсильніший американський конкурент проти DeepSeek, Qwen та інших китайських лідерів.

Сьогодні амбіції Google у сфері відкритого ШІ стали значно серйознішими. Компанія випустила Gemma 4 — сімейство з чотирьох моделей з відкритими вагами, створених на основі тих самих досліджень, що й Gemini 3, і ліцензованих під Apache 2.0 — це суттєвий відступ від більш обмежувальних умов у попередніх версіях Gemma. Розробники завантажили попередні покоління Gemma понад 400 мільйонів разів, що породило понад 100 000 варіантів від спільноти. Цей реліз — найамбіційніший з усіх.

Ми щойно випустили Gemma 4 — наші найрозумніші відкриті моделі на сьогодні.

Створена на основі тих самих світового класу досліджень, що й Gemini 3, Gemma 4 приносить проривний інтелект безпосередньо на ваш власний пристрій для розширеного міркування та агентних робочих процесів.

Випущена під комерційною ліцензією… pic.twitter.com/W6Tvj9CuHW

— Google (@Google) 2 квітня 2026

Протягом останнього року лідерборд open-source ШІ здебільшого був справою Китаю. DeepSeek, Minimax, GLM і Qwen домінували в топових позиціях, залишаючи американські альтернативи метушитися в пошуках актуальності. Як повідомляв Decrypt минулого року, китайські відкриті моделі зросли з ледь 1,2% від глобального використання відкритих open-model на кінець 2024 року до приблизно 30% до кінця 2025-го; а Qwen від Alibaba навіть обійшов Llama Meta як найпопулярнішу self-hosted модель у світі. Llama Meta раніше була стандартним вибором для розробників, яким потрібна була потужна локально запущувана модель. Ця репутація зносилася — ліцензія, контрольована Meta, підняла питання про її справжній статус як open-source, а продуктивність просіла відносно китайської конкуренції. Сімейство OLMo від Allen Institute намагалося закрити прогалину, але не змогло отримати суттєвого поширення. OpenAI випустила свої моделі gpt-oss у серпні 2025 року, що дало екосистемі ковток свіжого повітря, але їх ніколи не проєктували як конкурентів рівня передових систем.  А вчора 30-особовий стартап зі США під назвою Arcee AI випустив Trinity — відкриту модель з 400 мільярдами параметрів, яка переконливо показала, що американська сцена ще не повністю мертва. Gemma 4 продовжує цей імпульс — цього разу з повною вагою DeepMind від Google, перетворюючи її, ймовірно, на найкращу американську модель на сцені open-source ШІ. Модель, за словами Google, «побудована на основі тих самих світового класу досліджень і технологій, що й Gemini 3». Gemma 4 виходить у чотирьох розмірах: Effective 2B і 4B для телефонів та edge-пристроїв, модель Mixture of Experts на 26B, орієнтована на швидкість, і Dense-модель на 31B, оптимізована під високу якість.

Зараз Dense на 31B посідає третє місце серед усіх open-моделей у текстовому лідерборді Arena AI. MoE на 26B — на шостому. Google стверджує, що обидві моделі обганяють інші моделі у 20 разів більшого розміру — і ця заява підтверджується принаймні числами Arena AI, де китайські моделі все ще займають перші два місця.

Ми протестували Gemma 4. Вона здібна, але є певні застереження. Модель застосовує міркування навіть до задач, які не потребують цього, через що відповіді можуть здаватися надто «перепроєктованими» для простих запитів. Креативне письмo — на пристойному рівні: робоче, але не натхненне, і, ймовірно, стане кращим із більш конкретними інструкціями та роботою з підказками (prompt engineering). Найчіткіше вона проявилася в коді. Коли попросили згенерувати гру, результат не був особливо яскравим чи вишуканим, але він запустився без помилок з першої спроби. Не погано для моделі на 41 мільярд параметрів. Така надійність у нульовому сценарії (zero-shot) — ймовірно, цінніша, ніж більш «гарний» результат, який потребує налагодження. Ви можете спробувати гру тут — (базову, але функціональну).

Чотири варіанти охоплюють весь спектр обладнання. Моделі E2B та E4B створені для Android-телефонів, Raspberry Pi та edge-пристроїв: вони працюють повністю офлайн із майже нульовою затримкою, мають нативне введення аудіо та вікно контексту 128K. Моделі на 26B та 31B орієнтовані на робочі станції та розгортання в хмарі: вони розширюють контекст до 256K і додають нативне викликання функцій та структурований вивід JSON для створення автономних агентів. Усі чотири моделі обробляють зображення та відео нативно. Повної точності ваги більших моделей уміщуються на одній GPU NVIDIA H100 на 80GB; квантизовані версії працюють на споживчому обладнанні. Ліцензія Apache 2.0 — це ще один головний акцент. Попередні релізи Gemma від Google використовували спеціальну ліцензію, яка створювала юридичну неоднозначність для комерційних продуктів. Apache 2.0 прибирає це тертя повністю — розробники можуть модифікувати, перерозповсюджувати та комерціалізувати без потреби турбуватися, що Google змінить умови пізніше. Співзасновник Hugging Face Клемент Деланґ (Clement Delangue) похвалив це, сказавши, що «Local AI має свій момент», і що це майбутнє індустрії ШІ. CEO Google DeepMind Деміс Хассабіс (Demis Hassabis) пішов ще далі, назвавши Gemma 4 «найкращими відкритими моделями у світі для їхніх відповідних розмірів».

В захваті від запуску Gemma 4: найкращих відкритих моделей у світі для їхніх відповідних розмірів. Доступна в 4 розмірах, які можна донавчити під вашу конкретну задачу: 31B dense для чудової сирої продуктивності, 26B MoE для низької затримки, і effective 2B & 4B для використання на edge-пристроях — щасливого будування! pic.twitter.com/Sjbe3ph8xr

— Demis Hassabis (@demishassabis) 2 квітня 2026

Це сильне твердження. Пропрієтарні системи від Anthropic, OpenAI і власний Gemini від Google досі лідирують на найскладніших бенчмарках. Але для open-weight моделей, які можна запускати локально, вільно модифікувати та розгортати у власній інфраструктурі? Конкуренція щойно стала помітно тоншою. Ви можете спробувати Gemma 4 вже зараз у Google AI Studio (31B і 26B) або Google AI Edge Gallery (E2B і E4B). Ваги моделей також доступні на Hugging Face, Kaggle та Ollama.