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Google wirft 4 neue Open-Source-Modelle raus
Google DeepMind hat Gemma 4 veröffentlicht. Vier Vision-fähige Reasoning-LLMs, alle unter Apache 2.0 — also wirklich offen, nicht "offen mit Sternchen".
Google DeepMind hat Gemma 4 veröffentlicht. Vier Vision-fähige Reasoning-LLMs, alle unter Apache 2.0 — also wirklich offen, nicht "offen mit Sternchen".
Die Modelle im Überblick
- Gemma 4 2B** (E2B) — kleinste Variante, "Effective" Parameterzahl
- Gemma 4 4B** (E4B) — ebenfalls als "Effective" gelabelt
- Gemma 4 31B** — das große Modell
- Gemma 4 26B-A4B** — Mixture-of-Experts, 26 Mrd. Parameter, aber nur 4 Mrd. aktiv
Zahlenbox
- 4** — neue Modelle auf einen Schlag
- 2B–31B** — Parameterspanne von winzig bis mittelgroß
- Apache 2.0** — echte Open-Source-Lizenz, keine Einschränkungen
- 26B-A4B** — MoE-Architektur: 26 Mrd. Parameter, nur 4 Mrd. rechnen mit
Was Google hier macht
Die zwei kleinsten Modelle heißen absichtlich E2B und E4B. Das "E" steht für "Effective". Google sagt damit: Zählt nicht die rohen Parameter, zählt was rauskommt. Der Fokus liegt auf "Intelligence-per-Parameter" — also maximale Leistung pro Byte.
💡 Was das bedeutet
Kleine, effiziente Modelle sind gerade das heißeste Forschungsfeld in der KI. Wer Modelle auf dem Handy, im Browser oder auf schwacher Hardware laufen lassen will, braucht genau das. Google liefert hier vier Modelle, die man sofort runterladen und nutzen kann — ohne API-Kosten, ohne Nutzungsbedingungen-Falle.
✅ Pro
- Echte Apache-2.0-Lizenz, auch kommerziell nutzbar
- Vision und Reasoning in allen Größen
- MoE-Variante spart Rechenpower bei voller Leistung
- Sofort verfügbar zum Download
❌ Con
- Noch keine unabhängigen Benchmarks außerhalb von Google
- Kleine Modelle haben zwangsläufig Grenzen bei komplexen Aufgaben
🤖 NERDMAN-URTEIL
Google macht das Richtige — statt einem fetten Modell gibt's vier schlanke, die jeder nutzen kann, und das unter einer Lizenz, die den Namen "Open Source" auch verdient.
Quelle: Simon Willison
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