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Google Gemma 4 é lançado como código aberto, rivalizando com os principais modelos com 31 bilhões de parâmetros
Às 4h03 da manhã do dia 3 de abril, o Google DeepMind lançou oficialmente sua nova série de modelos de código aberto, a Gemma4. Este lançamento marca exatamente um ano desde a versão anterior. O Google não só alcançou um “salto geracional” em desempenho, como também deu um passo significativo em seu compromisso com o código aberto: mudou a licença de seu próprio acordo proprietário para a amplamente adotada Apache 2.0. Essa mudança permite que os desenvolvedores utilizem e modifiquem livremente os modelos para fins comerciais.

Linha completa: quatro modelos para dispositivos móveis a estações de trabalho
O Gemma4 é lançado com quatro modelos distintos para cobrir todos os cenários:
31B Dense (Modelo principal): Possui 31 bilhões de parâmetros totalmente ativados e suporta um contexto ultralongo de 256K. Ocupa o terceiro lugar no ranking de código aberto da Arena AI. A versão não quantizada pode ser executada em uma única GPU H100.
26B A4B MoE (Líder em Custo-Benefício): Utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts com 25,2 bilhões de parâmetros no total, dos quais apenas 3,8 bilhões são ativados por inferência. Sua velocidade de raciocínio é comparável a um modelo de 4B, mas sua qualidade supera ofertas semelhantes, garantindo o sexto lugar no ranking.
E4B e E2B (Elite de Borda): Otimizados para dispositivos móveis e embarcados. Usando a tecnologia Per-Layer Embeddings, os parâmetros efetivos são compactados para 4,5 bilhões e 2,3 bilhões, respectivamente. O modelo E2B pode reduzir o uso de memória para menos de 1,5 GB em determinados dispositivos.

Salto de desempenho: recursos de código e matemática apresentam ganhos significativos
Em comparação com a geração anterior, o Gemma327B, o Gemma4 apresenta melhorias dramáticas nos principais benchmarks:
Competições de matemática: as pontuações no teste AIME2026 aumentaram de 20,8% para 89,2%.
Habilidade em programação: Sua classificação ELO no Codeforces aumentou de 110 para 2. 150. No LiveCodeBench, o desempenho subiu de 29,1% para 80,0%, tornando-o um dos assistentes de programação de código aberto mais capazes disponíveis.
Raciocínio abrangente: As pontuações em questões de ciências de nível de pós-graduação (GPQA Diamond) quase dobraram, saltando de 42,4% para 84,3%.
Capacidade multilíngue: Oferece suporte nativo a mais de 140 idiomas, alcançando uma pontuação de 88,4% no MMMLU.

Recursos principais: “Modo de Raciocínio” integrado e recursos de agente
O Gemma4 não se resume apenas a mais parâmetros; ele alinha sua lógica de interação com os modelos Gemini de ponta:
Modo de Raciocínio: Inclui um modo de raciocínio interno que permite ao modelo processar planos de várias etapas antes de fornecer uma resposta, melhorando significativamente a precisão em tarefas complexas.
Suporte nativo a agentes: Suporta chamadas de função e saída JSON estruturada. O Google lançou simultaneamente um Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK) de código aberto, permitindo que modelos no dispositivo atuem como “agentes inteligentes”.
Multimodal Profundo: Todas as versões suportam entrada de imagem e vídeo. Mesmo os modelos menores incluem um codificador de áudio adicional para reconhecimento de fala e tradução.
Perspectiva do setor: uma “reorganização de poder” no código aberto
Ao longo do último ano, modelos de código aberto nacionais (como DeepSeek, Qwen e GLM) evoluíram rapidamente, diminuindo um pouco a influência do Google na arena do código aberto. O lançamento do Gemma4 sinaliza o retorno do Google à vanguarda por meio de “engenharia de ponta extrema” e “uma abertura de licenciamento mais completa”.
Conclusão: Quando os gigantes da tecnologia começam a falar de “sinceridade”
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Linha completa: quatro modelos para dispositivos móveis a estações de trabalho
O Gemma4 é lançado com quatro modelos distintos para cobrir todos os cenários:
31B Dense (Modelo principal): Possui 31 bilhões de parâmetros totalmente ativados e suporta um contexto ultralongo de 256K. Ocupa o terceiro lugar no ranking de código aberto da Arena AI. A versão não quantizada pode ser executada em uma única GPU H100.
26B A4B MoE (Líder em Custo-Benefício): Utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts com 25,2 bilhões de parâmetros no total, dos quais apenas 3,8 bilhões são ativados por inferência. Sua velocidade de raciocínio é comparável a um modelo de 4B, mas sua qualidade supera ofertas semelhantes, garantindo o sexto lugar no ranking.
E4B e E2B (Elite de Borda): Otimizados para dispositivos móveis e embarcados. Usando a tecnologia Per-Layer Embeddings, os parâmetros efetivos são compactados para 4,5 bilhões e 2,3 bilhões, respectivamente. O modelo E2B pode reduzir o uso de memória para menos de 1,5 GB em determinados dispositivos.

Salto de desempenho: recursos de código e matemática apresentam ganhos significativos
Em comparação com a geração anterior, o Gemma327B, o Gemma4 apresenta melhorias dramáticas nos principais benchmarks:
Competições de matemática: as pontuações no teste AIME2026 aumentaram de 20,8% para 89,2%.
Habilidade em programação: Sua classificação ELO no Codeforces aumentou de 110 para 2. 150. No LiveCodeBench, o desempenho subiu de 29,1% para 80,0%, tornando-o um dos assistentes de programação de código aberto mais capazes disponíveis.
Raciocínio abrangente: As pontuações em questões de ciências de nível de pós-graduação (GPQA Diamond) quase dobraram, saltando de 42,4% para 84,3%.
Capacidade multilíngue: Oferece suporte nativo a mais de 140 idiomas, alcançando uma pontuação de 88,4% no MMMLU.

Recursos principais: “Modo de Raciocínio” integrado e recursos de agente
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Modo de Raciocínio: Inclui um modo de raciocínio interno que permite ao modelo processar planos de várias etapas antes de fornecer uma resposta, melhorando significativamente a precisão em tarefas complexas.
Suporte nativo a agentes: Suporta chamadas de função e saída JSON estruturada. O Google lançou simultaneamente um Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK) de código aberto, permitindo que modelos no dispositivo atuem como “agentes inteligentes”.
Multimodal Profundo: Todas as versões suportam entrada de imagem e vídeo. Mesmo os modelos menores incluem um codificador de áudio adicional para reconhecimento de fala e tradução.
Perspectiva do setor: uma “reorganização de poder” no código aberto
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