🔥 GEMMA 4 может выйти уже сегодня

Похоже, Google готовит релиз Gemma 4: недавно обновили коллекцию “Google’s Gemma models family”, и это обычно бывает прямо перед дропом.

😎КиберПоток | AIкаталог | AIбот.
#длявсех #Gemma #КП

👀 Не Gemma 4, а FUNCTIONGEMMA

В коллекции Gemma обновление оказалось про functiongemma-270m-it — маленькую модель под function calling.

Она задумана так, чтобы её дообучали под свои функции и сценарии, включая multi-turn диалоги (когда вызовов несколько и они зависят друг от друга).

Удобная заготовка, если собираешь агента/бота и хочешь предсказуемые tool-вызовы без «тяжёлых» моделей.

😎КиберПоток | AIкаталог | AIбот.
#длякодеров #Gemma #КП

🤖 Google представила FunctionGemma — КОМПАКТНАЯ модель для вызова функций на устройстве

Google выпустила FunctionGemma на базе Gemma 3 270M, заточенную под function calling прямо на смартфонах и edge-устройствах. Модель превращает естественный язык в API-вызовы, работает полностью офлайн и защищает приватность — всё выполняется локально без серверов.

Ключевые возможности:

➡️Точность после fine-tuning: с 58% до 85% на задачах Mobile Actions
➡️Автономность: создаёт события в календаре, добавляет контакты, управляет системными настройками z всё без интернета
➡️Энергоэффективность: расходует 0,75% батареи на 25 разговоров (тест на Pixel 9 Pro)
➡️Универсальность: поддерживает Hugging Face, Keras, NVIDIA NeMo, Ollama, Vertex AI и другие фреймворки

Сценарии применения

Умный дом с локальным управлением, голосовые помощники без облака, автоматизация рутинных задач на мобильном устройстве, встроенные агенты для IoT

😎КиберПоток | AIкаталог | AIбот.
#длякодеров #Gemma #КП

⚡️ Дроп Gemma 4 уже сегодня, друзья!

😎 КиберПоток / Навигация
#новость #ИИ #gemma #КП

🔎 Gemma 4 стала быстрее в 3 раза - Google выпустила Multi-Token Prediction Drafters

Google выпустила MTP-драфтеры для Gemma 4 - ускорение до 3x без потери качества вывода и логики рассуждений. Модель предсказывает сразу несколько токенов за шаг вместо одного.

Открытая модель, которая бежит быстрее, а думает так же хорошо.

😎КиберПоток / Навигация
#новости #google #gemma #opensource

✴️ Google выкатил Gemma 4 12B — мультимодалку, которая жуёт текст, картинки и звук без отдельных энкодеров

Фишка тут жирная: визуал и аудио кидаются напрямую в LLM, без тяжёлых обвесов сбоку. Меньше задержек, меньше памяти. Первая средняя Gemma, которая нативно ест звук.

Что умеет:

– принимает сырой аудиосигнал в то же пространство, что и текстовые токены;
– картинки гоняет через лёгкий модуль (одно матричное умножение) вместо тяжёлого энкодера;
– в бенчмарках почти дотягивает до старшей 26B на MoE — при вдвое меньшем аппетите к памяти;
– крутится локально на 16 ГБ видео- или объединённой памяти;
– MTP-драфтеры жуют по несколько токенов разом — генерация шустрее;
– лицензия Apache 2.0, бери и коммерси.

Бенчи бенчами, а в реальных задачах расклад порой другой — но для локалки на ноуте это мощно.

🆓 БЕСПЛАТНО

Запустить можно в пару кликов через LM Studio, Ollama, llama.cpp или vLLM.

Hugging Face | Kaggle

Кто на ноуте без облака гонять мультимодалку мечтал — теперь и звук туда же

😎КиберПоток / Навигация
#новости #google #gemma #нейросети

✴️ Вышли Gemma 4 QAT — новые сжатые чекпоинты от Google.

QAT сжимает модель не после обучения, а прямо в процессе, поэтому она требует меньше памяти и почти не теряет в качестве.

Gemma 4 E2B может занимать меньше 1 ГБ, если использовать только текст без аудио и изображений. Модель меньше нагружает мобильные чипы, экономит память в длинных чатах и поддерживает ускоренный вывод через MTP.

Веса уже на Hugging Face. Есть GGUF для llama.cpp, тензоры для vLLM и исходники для конвертации.

Работает в Ollama, LM Studio, Transformers.js и MLX.

😎 КиберПоток / Навигация
#новость #ии #ai #gemma #КП

⚡️ Gemma 4 без цензуры — НОЛЬ отказов на 842 запросах

Из новой модели от Google вырезали моральный кодекс. Разработчики сделали двухэтапную облитерацию, удалили механизмы отказа, но качество генерации не пострадало.

– весит 22 ГБ и запустится даже на GPU с 8 ГБ видеопамяти;
– работает в Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM;
– выдаёт ответы на самые жёсткие вопросы без нянек и предупреждений.

Как запустить (самый простой путь через LM Studio):

– качаешь LM Studio с официального сайта;
– в поиске вбиваешь Gemma-4-12B-OBLITERATED;
– выбираешь квантование под своё железо (для 8 ГБ бери Q4);
– загружаешь и пользуешься.

Альтернатива — Ollama: ставишь с сайта, в терминале вбиваешь команду ollama run huihui_ai/gemma-4-abliterated:12b (смежная версия, тоже без отказов).

Модель на Hugging Face

Теперь нейросеть не будет играть в няньку.

Ставь лайк — автору приятно, тебе кармически.

😎КиберПоток / Навигация
#новости #gemma #нейросети #ии