Представляем Gemma 4 в предварительной версии AICore для разработчиков

Мы стремимся сделать так, чтобы самые мощные модели искусственного интеллекта были доступны прямо на устройствах Android. Сегодня мы рады представить нашу новейшую открытую модель Gemma 4.

Эти модели – основа для следующего поколения Gemini Nano, поэтому код, который вы пишете сегодня для Gemma 4, будет автоматически работать на устройствах с поддержкой Gemini Nano 4, которые станут доступны позже в этом году. С Gemini Nano 4 вы получите преимущества от наших дополнительных оптимизаций производительности, которые позволят вам развернуть наиболее эффективный инференс на устройстве в экосистеме Android.

Вы можете получить ранний доступ к этой модели уже сегодня, приняв участие в программе предварительного доступа разработчиков к AICore.

Выберите модель Gemini Nano 4 Fast в интерфейсе предварительной версии для разработчиков, чтобы увидеть ее невероятную скорость вывода в действии, прежде чем писать код.

Gemma 4 поддерживает более 140 языков, поэтому вы можете создавать более качественный контент для международной аудитории. Кроме того, Gemma 4 предлагает лучшую в отрасли производительность с пониманием мультимодальных запросов, что позволяет вашим приложениям понимать и обрабатывать текст, изображения и аудио. Чтобы обеспечить оптимальный баланс между производительностью и эффективностью, Gemma 4 на Android доступна в двух размерах:

• E4B – для более сложных задач и логических рассуждений.
• E2B: оптимизирована для максимальной скорости (в три раза быстрее, чем модель E4B!) и более низкой задержки.

Новая модель работает до четырех раз быстрее предыдущих версий и расходует до 60% меньше заряда батареи. С сегодняшнего дня вы можете экспериментировать с улучшенными возможностями, включая:

• Обоснование. Теперь можно ожидать, что команды цепочки рассуждений и условные операторы будут возвращать более качественные результаты. Пример: "Определи, соответствует ли следующий комментарий правилам сообщества. Комментарий не соответствует правилам сообщества, если в нем есть хотя бы одна из следующих причин для жалобы: ненормативная лексика, оскорбительные выражения, дискриминационные высказывания. Если комментарий соответствует правилам сообщества, верните значение true. В противном случае возвращается значение {false, reason_for_flag}.”
• Математика. Благодаря улучшенным математическим навыкам модель теперь точнее отвечает на вопросы. Пример: "Если я получаю зарплату 26 раз в год, сколько мне нужно откладывать каждый раз,чтобы накопить 10 000 долларов США за год?"
• Понимание времени. Модель теперь лучше понимает время, что делает ее более точной в сценариях, связанных с календарями, напоминаниями и будильниками. Например: "Мероприятие состоится 18 августа в 18:00. Напоминание должно быть отправлено за 10 часов до начала. Верни дату и время, когда нужно отправить напоминание".
• Распознавание изображений. Теперь результаты будут точнее в случаях, когда используется оптическое распознавание символов, например при распознавании диаграмм, извлечении визуальных данных и распознавании рукописного текста.

Присоединяйтесь к программе предварительной версии для разработчиков, чтобы скачать эти модели и начать создавать функции нового поколения.

Начните тестирование модели

Вы можете попробовать модель без кода, следуя руководству по предварительной версии для разработчиков. Если вы хотите сразу же интегрировать эти модели в существующий рабочий процесс, мы сделали это максимально простым. Перейдите в Android Studio, чтобы уточнить запрос и создать приложение с помощью знакомого вам API запросов ML Kit. Мы добавили возможность указывать модель, чтобы вы могли тестировать варианты E2B (быстрый) или E4B (полный).

// 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)
}

Что нужно знать о предварительной версии для разработчиков

Цель предварительной версии для разработчиков – дать вам возможность повысить точность запросов и изучить новые варианты использования в ваших приложениях.

В течение периода предварительной версии мы добавим в Prompt API поддержку вызова инструментов, структурированного вывода, системных запросов и режима размышлений, чтобы вам было проще использовать все возможности Gemma 4, а также значительно оптимизируем производительность. 

Предварительные версии моделей доступны для тестирования на устройствах с поддержкой AICore. Эти модели будут работать на специализированных ИИ-ускорителях последнего поколения от Google, MediaTek и Qualcomm Technologies. На других устройствах модели будут работать на ЦП, что не отражает конечную производительность. Если ваше устройство не поддерживает AICore, вы можете протестировать эти модели в приложении AI Edge Gallery. В будущем мы добавим поддержку других устройств.

Как начать работу

Хотите узнать, как Gemma 4 может помочь вашим пользователям?

1. Включить. Зарегистрируйтесь в программе предварительного доступа разработчиков к AICore.
2. Скачивание. После того как вы согласитесь, вы сможете запустить скачивание последних моделей Gemma 4 прямо на поддерживаемое тестовое устройство.
3. Сборка. Обновите реализацию ML Kit, чтобы использовать новые модели, и начните сборку в Android Studio.