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Gemma 4

por Google

La familia abierta multimodal de Google. Combina razonamiento, código, visión, audio en tamaños concretos y contextos de hasta 256K, con variantes aptas para móvil, portátil y servidor.

Pesos abiertos · Apache 2.0Responde con textoEntiende imágenes, vídeo y audio

Conecta herramientas

Raziel Score: 0.0/10
API: Precio no publicado
Ventana de contexto: 256K tokens
Comunidad: Sin datos aún

¿Para qué sí? ¿Para qué no?

Mejor para

Ejecución local
Ejecutar el modelo en hardware propio sin depender de una API cerrada.
Fine-tuning y adaptación
Adaptar pesos o comportamiento con datos y necesidades propias.
Comprensión multimodal
Analizar conjuntamente texto, imágenes, audio, vídeo o documentos.
Trabajo multilingüe
Comprender y producir contenido de calidad en varios idiomas.

Evitar para

Generación de imagen
Crear imágenes nuevas a partir de instrucciones y referencias.

Presentación oficial

Qué hay de nuevo en Gemma 4

Vídeo oficial de Google

Valoración por categoría

Agentes

Resolución autónoma multi-step

Pendiente · evidencia en revisión

Código

Resolución de bugs y tareas de programación

Pendiente · evidencia en revisión

Razonamiento

Problemas complejos, lógica y conocimiento experto

6.0/10

Trabajo profesional

Documentos, análisis y entregables de trabajo real

Pendiente · evidencia en revisión

Ciencia

Investigación y tareas científicas especializadas

Pendiente · evidencia en revisión

Escritura

Matiz, estilo y creatividad

Pendiente · evidencia en revisión

Imagen

Comprensión, generación o edición visual

Pendiente · evidencia en revisión

Vídeo

Comprensión o generación de vídeo

Pendiente · evidencia en revisión

Audio

Comprensión, voz y generación de audio

Pendiente · evidencia en revisión

Benchmarks traducidos

Métricas comparables, agrupadas por capacidad para que se vea qué mide cada prueba.

Programación

Codeforces Elo

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Puntuación Elo estimada resolviendo problemas competitivos de Codeforces.

Razonamiento

MMLU-Pro

0.0%/100

Resultado de primera línea en esta prueba

Conocimiento y razonamiento académico de mayor dificultad que MMLU.

GPQA Diamond

0.0%/100

Resultado de primera línea en esta prueba

Preguntas científicas de nivel experto con razonamiento exigente.

AA Intelligence Index

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Índice compuesto independiente de Artificial Analysis; solo comparable dentro de la misma versión.

¿Dónde se puede ejecutar?

Viabilidad local

8.0/10

Fácil de ejecutar o con opciones locales razonables.

Resumen práctico de las formas razonables de usar este modelo.

API / nube

No viable

Lo usas desde una web, app o API. No instalas el modelo en tu equipo.

No viable

Servidor potente

80GB+ VRAM

Para correrlo completo necesitas GPU profesional o una máquina grande.

Recomendado

PC con GPU

24GB (4-bit)

Puede funcionar en una buena gráfica con cuantización, normalmente sacrificando algo de calidad.

Recomendado

Portátil

Portátil común

Uso en un portátil normal o con GPU modesta. Idealmente sin montar un servidor dedicado.

Disponible

Móvil / tablet

No recomendado

Uso realista en teléfono o tablet, con modelos muy pequeños u optimizados.

Limitado

Más detallesVRAM, cuantización y hardware recomendadoAbrir

Equipo idealElegir E2B/E4B para edge y 12B/26B/31B para GPU o servidor

Ficha técnica

EmpresaGoogle

PaísEstados Unidos

Lanzamientojunio de 2026

TipoPermisivo

Salida principalTexto

Puede recibirTexto · Imagen · Vídeo · Audio

Puede generarTexto

Ventana de contexto256K tokens

Tokens de salidaTBD

Acceso y apps

Dónde puedes usarlo sin entrar en detalles de hardware.

MóvilNo aplica

EscritorioNo aplica

APIDisponible PesosDisponible

Arquitectura

Mixture of Experts

Arquitectura publicada

La familia combina variantes densas y MoE; 31B y 26B A4B, además de tamaños E2B, E4B y 12B.

Por qué importa

La arquitectura da pistas sobre contexto, coste, velocidad y facilidad para ejecutarlo. No es una nota de calidad por sí sola.

Licencia

Apache License 2.0

ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_4

Uso comercialModificaciones permitidasAtribución requerida

Notas
La ficha oficial de Gemma 4 declara Apache 2.0; comprobar términos del artefacto elegido.

Fuentes

Revisado: 2026-07-20

Gemma 4 model card Gemma 4 overview

Historia del modelo

La versión actual y el linaje que explica de dónde viene y qué cambió por el camino.

2026
mar
Salto mayorEste modelo
Gemma 4
- Cinco tamaños, MoE/dense y despliegue desde edge a servidor
CapacidadesLocalMultimodalOpen Weights
2025
mar
Salto mayor
Gemma 3
- Multimodalidad y contexto ampliado
CapacidadesMultimodal
2024
jun
Salto mayor
Gemma 2
- Amplía tamaños y rendimiento de la familia abierta
CapacidadesOpen Weights

Aprobación de la comunidad

Pendiente de medir

Por ahora esta nota se asigna a mano en la edición de Raziel. Más adelante la votará la comunidad.

¿Encaja contigo?

Si Gemma 4 te encaja, ponlo frente a otro modelo o mira qué alternativas hay antes de cerrar la decisión.

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