Anúncio do Gemma 4 na prévia para desenvolvedores do AICore

No Google, temos o compromisso de levar os modelos de IA mais avançados diretamente para os dispositivos Android no seu bolso. Hoje, temos o prazer de anunciar o lançamento do nosso mais novo modelo aberto de última geração: o Gemma 4.

Esses modelos são a base para a próxima geração do Gemini Nano. Assim, o código que você escrever hoje para o Gemma 4 vai funcionar automaticamente em dispositivos compatíveis com o Gemini Nano 4, que serão lançados ainda este ano. Com o Gemini Nano 4, você se beneficia de nossas otimizações de desempenho adicionais para poder enviar para produção em todo o ecossistema Android com a inferência no dispositivo mais eficiente.

Você pode ter acesso antecipado a esse modelo hoje mesmo na prévia para desenvolvedores do AICore.

Selecione o modelo Gemini Nano 4 Fast na interface da prévia para desenvolvedores e confira a velocidade de inferência ultrarrápida em ação antes de escrever qualquer código

Como o Gemma 4 oferece suporte nativo a mais de 140 idiomas, você pode esperar experiências localizadas e multilíngues aprimoradas para seu público global. Além disso, o Gemma 4 oferece desempenho líder do setor com compreensão multimodal, permitindo que seus apps entendam e processem texto, imagens e áudio. Para oferecer o melhor equilíbrio entre desempenho e eficiência, o Gemma 4 no Android está disponível em dois tamanhos:

• E4B:projetado para tarefas complexas e que exigem maior capacidade de raciocínio.
• E2B:otimizado para velocidade máxima (3 vezes mais rápido que o modelo E4B) e menor latência.

O novo modelo é até 4 vezes mais rápido que as versões anteriores e usa até 60% menos bateria. A partir de hoje, você pode testar recursos aprimorados, incluindo:

• Raciocínio:agora é possível esperar que os comandos de linha de raciocínio e as instruções condicionais retornem resultados de maior qualidade. Por exemplo: "Determine se o seguinte comentário em uma conversa atende às diretrizes da comunidade. O comentário não será aprovado pela diretriz da comunidade se contiver um ou mais destes reason_for_flag: profanity, derogatory language, discurso de ódio”. Se a análise for aprovada pelas diretrizes da comunidade, retorne {true}. Caso contrário, retorne {false, reason_for_flag}.”
• Matemática:com habilidades matemáticas aprimoradas, o modelo agora pode responder a perguntas com mais precisão. Por exemplo: "Se eu receber 26 pagamentos por ano, quanto devo contribuir em cada um deles para atingir minha meta de poupança de US $10.000 ao longo de um ano?"
• Compreensão de tempo:o modelo agora é mais capaz de raciocinar sobre o tempo, o que o torna mais preciso para casos de uso que envolvem agendas, lembretes e alarmes. Por exemplo: "O evento é às 18h em 18 de agosto, e um lembrete deve ser enviado 10 horas antes do evento. Retorne a hora e a data em que o lembrete deve ser enviado."
• Compreensão de imagens:os casos de uso que envolvem OCR (reconhecimento óptico de caracteres), como compreensão de gráficos, extração de dados visuais e reconhecimento de escrita à mão, agora vão retornar resultados mais precisos.

Participe da prévia para desenvolvedores hoje mesmo para baixar esses modelos em prévia e começar a criar recursos de última geração imediatamente.

Começar a testar o modelo

Para testar o modelo sem código, siga o guia da prévia para desenvolvedores. Se você quiser integrar esses modelos diretamente ao seu fluxo de trabalho atual, isso é muito fácil. Acesse o Android Studio para refinar seu comando e criar com a API Prompt do Kit de ML, que você já conhece. Lançamos uma nova capacidade de especificar um modelo, permitindo segmentar as variantes E2B (rápida) ou E4B (completa) para testes.

// 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)
}

O que esperar durante a prévia para desenvolvedores

O objetivo desta prévia para desenvolvedores é ajudar você a refinar a precisão dos comandos e explorar novos casos de uso para seus apps específicos.

Vamos fazer várias atualizações durante o período de prévia, incluindo suporte para chamada de ferramentas, saída estruturada, comandos do sistema e modo de pensamento na API Prompt. Assim, será mais fácil aproveitar ao máximo os novos recursos do Gemma 4, além de otimizações significativas de desempenho.

Os modelos de pré-lançamento estão disponíveis para teste em dispositivos com AICore. Esses modelos serão executados na geração mais recente de aceleradores de IA especializados da Google, MediaTek e Qualcomm Technologies. Em outros dispositivos, os modelos serão executados inicialmente em uma implementação de CPU que não representa o desempenho final de produção. Se o dispositivo não tiver o AICore, você também poderá testar esses modelos no app AI Edge Gallery. No futuro, vamos oferecer suporte para mais dispositivos.

Primeiros passos

Quer saber o que o Gemma 4 pode fazer pelos seus usuários?

1. Ativar:inscreva-se na prévia para desenvolvedores do AICore.
2. Download:depois de ativar, você pode acionar o download dos modelos mais recentes do Gemma 4 diretamente no seu dispositivo de teste compatível.
3. Criar:atualize sua implementação do Kit de ML para segmentar os novos modelos e comece a criar no Android Studio.