유사한 콘텐츠 찾기

Какую модель Gemma выбрать в зависимости от вашего железа. Размер оперативки указан для запуска Android Studio + Gemma локально. Как минимум стоит иметь запас по оперативки для комфортной работы, когда начнется сборка, По цифрам кажется очень интересным вариантом чтобы попробовать кодинг через CLI без IDE #AI#AndroidStudio#Gemma4

🔥Google выпустила Gemma 4 — самую умную открытую модель на сегодня Если вы следите за open-source LLM, это важный релиз. Gemma 4 построена на тех же исследованиях, что и Gemini 3, но работает локально — на вашем железе. Почему стоит обратить внимание: 🧠Прорывной интеллект — для сложных рассуждений и агентных workflows 🌐Мультимодальность и 140+ языков «из коробки» 📄Огромный контекст — до 256K токенов 🛠Нативные функции для вызовов инструментов и автономных агентов 💻 Качественная генерация кода (офлайн) ⚖️Apache 2.0 — можно использовать в коммерческих проектах без ограничений Доступны 4 размера модели в Google AI Studio. Для локального использования скачайте веса на Hugging Face, Kaggle и Ollama. 👉Больше деталей #Gemma4#OpenSourceAI#LLM https://t.me/semasci

Google 发布 Gemma 4 开源模型：Apache 2.0 许可，31B 登顶 Arena AI 开源第三 Google DeepMind 于 4 月 2 日正式发布 Gemma 4，迄今最强大的开源模型家族。基于与 Gemini 3 相同的技术构建，专为高级推理和 Agent 工作流打造。全系列首次采用 Apache 2.0 开源许可，完全商用自由。 自初代发布以来，Gemma 已被下载超过 4 亿次，社区衍生出 10 万+变体。 ⚙️ 四款模型 - E2B（Effective 2B）：手机/IoT 边缘设备，128K 上下文，支持文本+图像+视频+音频 - E4B（Effective 4B）：手机/IoT 边缘设备，128K 上下文，支持文本+图像+视频+音频 - 26B MoE（混合专家）：推理时仅激活 3.8B 参数，256K 上下文，Arena AI 开源第 6 - 31B Dense（稠密）：最大化质量，256K 上下文，Arena AI 开源第 3，超越 20 倍参数量模型 🔑 核心能力 - 高级推理：多步规划与深度逻辑 - Agent 工作流：原生函数调用、结构化 JSON 输出、系统指令 - 代码生成：高质量离线代码，本地 AI 编程助手 - 多模态：全系列处理图像和视频，E2B/E4B 额外支持音频 - 140+ 语言原生训练 - Apache 2.0 许可：完全商用自由 📎 相关链接 官方博客：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ Google AI Studio：https://aistudio.google.com Hugging Face：https://huggingface.co/collections/google/gemma-4 Kaggle：https://www.kaggle.com/models?query=gemma-4&publisher=google #Google#Gemma4#开源模型#ApacheLicense#AI

⭐️Gemma 4 в Android Studio: локальный AI-агент на вашем компьютере Google представил Gemma 4 — новое семейство открытых моделей для сложных рассуждений и вызова инструментов. Главная цель: сделать локальный агентный ИИ стандартом на Android — от разработки до продакшена на смартфоне. Сейчас фокус на Android Studio. Gemma 4 работает полностью локально на вашем компьютере. Код не уходит в облако. Agent Mode в Android Studio с Gemma позволит вам делать 👉 рефакторинг легаси‑кода 👉 создание целого приложения или новых фич 👉 итеративное исправление ошибок (агент сам применяет правки) Без интернета, с полным контролем приватности и без оплаты за токены. ——— Gemma 4 бывает разного размера: от E2B (2 млрд параметров) до 31B. Требования зависят от модели: 👉E2B (2B) — 8 ГБ RAM, работает на CPU. Для базовых подсказок. 👉E4B (4B) — от 16 ГБ RAM. Идеальный баланс для большинства разработчиков. 👉7B–14B — от 16 ГБ (лучше 32 ГБ). Нужен GPU или мощный нейронный движок. 👉26B A4B / 31B — 32+ ГБ RAM. Только с квантованием или на профессиональных станциях. Для обладателей MacBook Pro с 32+ ГБ и чипом M Pro/Max открвается много интересного. На такой конфигурации вы комфортно запустите: 👉E4B (4B) — молниеносно 👉26B A4B — отличный уровень интеллекта 👉31B — с квантованием (потеря качества минимальна) Благодаря Unified Memory и оптимизации через Metal MacBook Pro часто эффективнее PC с дискретными видеокартами в том же классе памяти. ——— Gemma 4 в Android Studio делает локального агентного ассистента реальностью. Вы получаете современный AI для сложных задач без облаков и без счетов за API. Выбрать модель можно прямо в настройках Android Studio через LLM‑провайдера (LM Studio, Ollama и др.). Я пойду тестировать её, потому что локальный AI агент - это очень круто! 🔗 Источник - Android Dev Blog #Gemma4#AndroidDe#AndroidStudio#AgentMode

✈️ Gemma 4 | 谷歌刚发布免费、本地、能看图写代码且能在手机上运行的AI 模型 🏷 检索标签：#Gemma4#本地AI#AI#GoogleAIEdgeGallery#LocallyAI ⭐️ 详情介绍：Gemma 4 可以粗暴理解成一个能装进自己设备里的 本地 AI 模型 不用联网，不用注册，不用付费，聊天记录全在本地，谁也看不到 谷歌这次发布了Gemma 4四个版本：E2B、E4B、31B 和 26B A4B [🔗详情获悉 ] 你只需要记其中两个模型E2B、E4B 这俩能在手机上使用 安卓建议选 E4B iPhone 建议选 E2B（更省内存） 如果你是17 Pro/Max/Air也可以试试 E4B 苹果端还可以试试 Locally AI：对 A 系列和 M 系列芯片做了专门优化，支持 Llama、Gemma、Qwen、DeepSeek 这些主流模型，全离线、无登录、无数据采集 Google AI Edge Gallery： 🍏App Store ·🎮Google Play Locally AI： 🍏App Store · Locally AI 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索