Di Google, kami berkomitmen untuk menghadirkan model AI tercanggih langsung ke perangkat Android di saku Anda. Hari ini, dengan senang hati kami mengumumkan rilis model terbuka tercanggih terbaru kami: Gemma 4.

Model ini adalah dasar untuk generasi berikutnya dari Gemini Nano, sehingga kode yang Anda tulis hari ini untuk Gemma 4 akan otomatis berfungsi di perangkat yang mendukung Gemini Nano 4 yang akan tersedia akhir tahun ini. Dengan Gemini Nano 4, Anda akan mendapatkan manfaat dari pengoptimalan performa tambahan kami sehingga Anda dapat mengirim ke produksi di seluruh ekosistem Android dengan inferensi di perangkat yang paling efisien.

Anda bisa mendapatkan akses awal ke model ini hari ini melalui Pratinjau Developer AICore.

Pilih model Cepat Gemini Nano 4 di UI Pratinjau Developer untuk melihat kecepatan inferensi yang sangat cepat sebelum Anda menulis kode apa pun

Karena Gemma 4 secara native mendukung lebih dari 140 bahasa, Anda dapat mengharapkan pengalaman lokal dan multibahasa yang lebih baik untuk audiens global Anda. Selain itu, Gemma 4 menawarkan performa terdepan di industri dengan pemahaman multimodal, yang memungkinkan aplikasi Anda memahami dan memproses teks, gambar, dan audio. Untuk memberikan keseimbangan performa dan efisiensi terbaik, Gemma 4 di Android hadir dalam dua ukuran:

• E4B: Dirancang untuk kemampuan penalaran yang lebih tinggi dan tugas yang kompleks.
• E2B: Dioptimalkan untuk kecepatan maksimum (3x lebih cepat dari model E4B!) dan latensi yang lebih rendah.

Model baru ini hingga 4x lebih cepat dari versi sebelumnya dan menggunakan baterai hingga 60% lebih sedikit. Mulai hari ini, Anda dapat bereksperimen dengan kemampuan yang ditingkatkan, termasuk:

• Penalaran: Perintah rantai pemikiran dan pernyataan bersyarat kini dapat diharapkan untuk menampilkan hasil berkualitas lebih tinggi. Misalnya: “Tentukan apakah komentar berikut untuk thread diskusi lulus pedoman komunitas. Komentar tidak lulus pedoman komunitas jika berisi satu atau beberapa alasan_for_flag: kata-kata kotor, bahasa yang merendahkan, ujaran kebencian”. Jika ulasan lulus pedoman komunitas, tampilkan {true}. Jika tidak, tampilkan {false, reason_for_flag}.”
• Matematika: Dengan kemampuan matematika yang lebih baik, model ini kini dapat menjawab pertanyaan dengan lebih akurat. Misalnya: “Jika saya mendapatkan 26 slip gaji per tahun, berapa banyak yang harus saya kontribusikan setiap slip gaji untuk mencapai sasaran tabungan sebesar $10.000 selama setahun?”
• Pemahaman waktu: Model ini kini lebih mumpuni saat melakukan penalaran tentang waktu, sehingga lebih akurat untuk kasus penggunaan yang melibatkan kalender, pengingat, dan alarm. Misalnya: “Acara akan diadakan pukul 18.00 pada 18 Agustus, dan pengingat harus dikirim 10 jam sebelum acara. Tampilkan waktu dan tanggal pengingat harus dikirim.”
• Pemahaman gambar: Kasus penggunaan yang melibatkan OCR (Optical Character Recognition) - seperti pemahaman diagram, ekstraksi data visual, dan pengenalan tulisan tangan - kini akan menampilkan hasil yang lebih akurat.

Bergabunglah dengan Pratinjau Developer hari ini untuk mendownload model ini di model pratinjau dan segera mulai membuat fitur generasi berikutnya.

Mulai menguji model

Anda dapat mencoba model tanpa kode dengan mengikuti panduan Pratinjau Developer. Jika Anda ingin langsung mengintegrasikan model ini dengan alur kerja yang ada, kami telah membuatnya lancar. Buka Android Studio untuk menyempurnakan perintah dan membuat dengan ML Kit Prompt API yang sudah dikenal. Kami telah memperkenalkan kemampuan baru untuk menentukan model, yang memungkinkan Anda menargetkan varian E2B (cepat) atau E4B (lengkap) untuk pengujian.

// 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)
}

Yang akan terjadi selama Pratinjau Developer

Tujuan Pratinjau Developer ini adalah untuk memberi Anda keunggulan dalam menyempurnakan akurasi perintah dan menjelajahi kasus penggunaan baru untuk aplikasi tertentu.

Kami akan melakukan beberapa update selama periode pratinjau, termasuk dukungan untuk panggilan alat, output terstruktur, perintah sistem, dan mode penalaran di Prompt API, sehingga memudahkan Anda memanfaatkan sepenuhnya kemampuan baru di Gemma 4 serta pengoptimalan performa yang signifikan. 

Model pratinjau tersedia untuk pengujian di perangkat yang mendukung AICore. Model ini akan berjalan di akselerator AI khusus generasi terbaru dari Google, MediaTek, dan Qualcomm Technologies. Di perangkat lain, model akan awalnya berjalan pada implementasi CPU yang tidak mewakili performa produksi akhir. Jika perangkat Anda tidak mendukung AICore, Anda juga dapat menguji model ini melalui aplikasi AI Edge Gallery. Kami akan memberikan dukungan untuk lebih banyak perangkat di masa mendatang.

Cara memulai

Siap melihat kemampuan Gemma 4 untuk pengguna Anda?

1. Pilih ikut serta: Daftar ke Pratinjau Developer AICore.
2. Download: Setelah memilih ikut serta, Anda dapat memicu download model Gemma 4 terbaru langsung ke perangkat pengujian yang didukung.
3. Buat: Perbarui implementasi ML Kit Anda untuk menargetkan model baru dan mulai membuat di Android Studio.