En Google, nos comprometemos a llevar los modelos de IA más potentes directamente a los dispositivos Android que tienes en el bolsillo. Hoy, nos complace anunciar el lanzamiento de nuestro modelo abierto de vanguardia más reciente: Gemma 4.

Estos modelos son la base de la próxima generación de Gemini Nano, por lo que el código que escribas hoy para Gemma 4 funcionará automáticamente en los dispositivos habilitados para Gemini Nano 4 que estarán disponibles más adelante este año. Con Gemini Nano 4, te beneficiarás de nuestras optimizaciones de rendimiento adicionales para que puedas realizar envíos a producción en todo el ecosistema de Android con la inferencia integrada en el dispositivo más eficiente.

Puedes obtener acceso anticipado a este modelo hoy mismo a través de la Versión preliminar para desarrolladores de AICore.

Selecciona el modelo Gemini Nano 4 Fast en la IU de la Versión preliminar para desarrolladores para ver su velocidad de inferencia increíblemente rápida en acción antes de escribir cualquier código.

Como Gemma 4 admite de forma nativa más de 140 idiomas, puedes esperar experiencias multilingües y localizadas mejoradas para tu público global. Además, Gemma 4 ofrece un rendimiento líder en la industria con comprensión multimodal, lo que permite que tus apps comprendan y procesen texto, imágenes y audio. Para brindarte el mejor equilibrio entre rendimiento y eficiencia, Gemma 4 en Android está disponible en dos tamaños:

• E4B: Diseñado para una mayor capacidad de razonamiento y tareas complejas.
• E2B: Optimizado para una velocidad máxima (3 veces más rápido que el modelo E4B) y una latencia más baja.

El nuevo modelo es hasta 4 veces más rápido que las versiones anteriores y usa hasta un 60% menos de batería. A partir de hoy, puedes experimentar con capacidades mejoradas, incluidas las siguientes:

• Razonamiento: Ahora se puede esperar que los comandos de cadena de pensamiento y las instrucciones condicionales muestren resultados de mayor calidad. Por ejemplo: “Determina si el siguiente comentario para un hilo de discusión cumple con los lineamientos de la comunidad. El comentario no cumple con los lineamientos de la comunidad si contiene uno o más de estos reason_for_flag: lenguaje obsceno, lenguaje despectivo, incitación al odio o a la violencia”. Si la revisión cumple con los lineamientos de la comunidad, muestra {true}. De lo contrario, muestra {false, reason_for_flag}”
• Matemáticas: Con mejores habilidades matemáticas, el modelo ahora puede responder preguntas con mayor precisión. Por ejemplo: “Si recibo 26 sueldos por año, ¿cuánto debo aportar en cada sueldo para alcanzar mi objetivo de ahorro de USD 10,000 en el transcurso de un año?”
• Comprensión del tiempo: El modelo ahora es más capaz cuando razona sobre el tiempo, lo que lo hace más preciso para los casos de uso que involucran calendarios, recordatorios y alarmas. Por ejemplo: “El evento es a las 6 p.m. del 18 de agosto y se debe enviar un recordatorio 10 horas antes del evento. Muestra la hora y la fecha en que se debe enviar el recordatorio”.
• Comprensión de imágenes: Los casos de uso que involucran OCR (reconocimiento óptico de caracteres), como la comprensión de gráficos, la extracción de datos visuales y el reconocimiento de escritura a mano, ahora mostrarán resultados más precisos.

Únete a la Versión preliminar para desarrolladores hoy mismo para descargar estos modelos en modelos de vista previa y comenzar a compilar funciones de próxima generación de inmediato.

Comienza a probar el modelo

Puedes probar el modelo sin código siguiendo la guía de la Versión preliminar para desarrolladores. Si quieres comenzar a integrar estos modelos con tu flujo de trabajo existente, lo hicimos sin problemas. Dirígete a Android Studio para definir mejor tu instrucción y compilar con la API de Prompt de ML Kit que ya conoces. Presentamos una nueva capacidad para especificar un modelo, lo que te permite segmentar las variantes E2B (rápida) o E4B (completa) para las pruebas.

// Define the configuration with a specific track and preference
val previewFullConfig = generationConfig {
    modelConfig = ModelConfig {
        releaseTrack = ModelReleaseTrack.PREVIEW
        preference = ModelPreference.FULL
    }
}

// Initialize the GenerativeModel with the configuration
val previewModel = GenerativeModel.getClient(previewFullConfig)

// Verify that the specific preview model is available
val previewModelStatus = previewModel.checkStatus()
if (previewModelStatus == FeatureStatus.AVAILABLE) {
    // Proceed with inference
    val response = previewModel.generateContent("If I get 26 paychecks per year, how much I should contribute each paycheck to reach my savings goal of $10k over the course of a year? Return only the amount.")

} else {
    // Handle the case where the preview model is not available
    // (e.g., print out log statements)
}

Qué esperar durante la Versión preliminar para desarrolladores

El objetivo de esta Versión preliminar para desarrolladores es darte una ventaja inicial para mejorar la precisión de las instrucciones y explorar casos de uso nuevos para tus apps específicas.

Realizaremos varias actualizaciones durante el período de vista previa, incluida la compatibilidad con la llamada a herramientas, la salida estructurada, las instrucciones del sistema y el modo de pensamiento en la API de Prompt, lo que facilitará el aprovechamiento de las nuevas capacidades de Gemma 4, así como optimizaciones de rendimiento significativas. 

Los modelos de vista previa están disponibles para pruebas en dispositivos habilitados para AICore. Estos modelos se ejecutarán en la última generación de aceleradores de IA especializados de Google, MediaTek y Qualcomm Technologies. En otros dispositivos, los modelos se ejecutarán inicialmente en una implementación de CPU que no es representativa del rendimiento de producción final. Si tu dispositivo no está habilitado para AICore, también puedes probar estos modelos a través de la app de AI Edge Gallery. En el futuro, brindaremos compatibilidad con más dispositivos.

Cómo comenzar

¿Todo listo para ver lo que Gemma 4 puede hacer por tus usuarios?

1. Habilita la participación: Regístrate en la Versión preliminar para desarrolladores de AICore.
2. Descarga: Una vez que habilites la participación, podrás activar la descarga de los modelos de Gemma 4 más recientes directamente en tu dispositivo de prueba compatible.
3. Compila: Actualiza tu implementación de ML Kit para segmentar los modelos nuevos y comenzar a compilar en Android Studio.