En Google, nos comprometemos a llevar los modelos de IA más potentes directamente a los dispositivos Android que tienes en el bolsillo. Hoy nos complace anunciar el lanzamiento de nuestro modelo abierto de vanguardia más reciente: Gemma 4.

Estos modelos son la base de la próxima generación de Gemini Nano, por lo que el código que escribas hoy para Gemma 4 funcionará automáticamente en los dispositivos habilitados para Gemini Nano 4 que estarán disponibles más adelante este año. Con Gemini Nano 4, te beneficiarás de nuestras optimizaciones de rendimiento adicionales para que puedas lanzar tu app en producción en todo el ecosistema de Android con la inferencia integrada en el dispositivo más eficiente.

Puedes obtener acceso anticipado a este modelo hoy mismo a través de la versión preliminar para desarrolladores de AICore.

Selecciona el modelo Gemini Nano 4 Fast en la IU de la versión preliminar para desarrolladores para ver su increíble velocidad de inferencia en acción antes de escribir cualquier código

Dado que Gemma 4 admite de forma nativa más de 140 idiomas, puedes esperar experiencias multilingües y localizadas mejoradas para tu público global. Además, Gemma 4 ofrece un rendimiento líder en la industria con comprensión multimodal, lo que permite que tus apps comprendan y procesen texto, imágenes y audio. Para ofrecerte el mejor equilibrio entre rendimiento y eficiencia, Gemma 4 en Android está disponible en dos tamaños:

• E4B: Diseñado para un mayor poder de razonamiento y tareas complejas.
• E2B: Se optimizó para ofrecer la máxima velocidad (3 veces más rápido que el modelo E4B) y una latencia más baja.

El nuevo modelo es hasta 4 veces más rápido que las versiones anteriores y usa hasta un 60% menos de batería. A partir de hoy, puedes experimentar con capacidades mejoradas, como las siguientes:

• Razonamiento: Ahora se puede esperar que los comandos de cadena de pensamiento y las sentencias condicionales devuelvan resultados de mayor calidad. Por ejemplo: “Determina si el siguiente comentario de un hilo de debate cumple con los lineamientos de la comunidad. El comentario no cumple con los lineamientos de la comunidad si contiene uno o más de los siguientes motivos de marcación: lenguaje obsceno, lenguaje despectivo o discurso de odio". Si la revisión cumple con los lineamientos de la comunidad, devuelve {true}. De lo contrario, devuelve {false, reason_for_flag}”.
• Matemáticas: Gracias a sus mejores habilidades matemáticas, el modelo ahora puede responder preguntas con mayor precisión. Por ejemplo: “Si recibo 26 cheques de pago al año, ¿cuánto debo aportar en cada uno para alcanzar mi objetivo de ahorro de USD 10,000 en el transcurso de un año?”
• Comprensión del tiempo: El modelo ahora es más capaz cuando razona sobre el tiempo, lo que lo hace más preciso para los casos de uso que involucran calendarios, recordatorios y alarmas. Por ejemplo: "El evento es a las 6 p.m. del 18 de agosto y se debe enviar un recordatorio 10 horas antes del evento. Devuelve la fecha y hora en que se debe enviar el recordatorio".
• Comprensión de imágenes: Los casos de uso que involucran el OCR (reconocimiento óptico de caracteres), como la comprensión de gráficos, la extracción de datos visuales y el reconocimiento de escritura a mano, ahora mostrarán resultados más precisos.

Únete a la versión preliminar para desarrolladores hoy mismo para descargar estos modelos en versiones preliminares y comenzar a crear funciones de próxima generación de inmediato.

Comienza a probar el modelo

Puedes probar el modelo sin código siguiendo la guía de la versión preliminar para desarrolladores. Si quieres comenzar a integrar estos modelos en tu flujo de trabajo existente, lo hemos hecho sin problemas. Dirígete a Android Studio para refinar tu instrucción y compilar con la conocida API de ML Kit Prompt. Incorporamos una nueva capacidad para especificar un modelo, lo que te permite segmentar las variantes E2B (rápida) o E4B (completa) para las pruebas.

// 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)
}

Qué esperar durante la versión preliminar para desarrolladores

El objetivo de esta versión preliminar para desarrolladores es darte una ventaja para mejorar la precisión de las instrucciones y explorar nuevos casos de uso para tus apps específicas.

Realizaremos varias actualizaciones durante el período de vista previa, incluida la compatibilidad con la llamada a herramientas, el resultado estructurado, las instrucciones del sistema y el modo de pensamiento en la API de Prompt, lo que facilitará el aprovechamiento de las nuevas capacidades de Gemma 4, así como optimizaciones significativas del rendimiento. 

Los modelos de vista previa están disponibles para pruebas en dispositivos con AICore. Estos modelos se ejecutarán en la última generación de aceleradores de IA especializados de Google, MediaTek y Qualcomm Technologies. En otros dispositivos, los modelos se ejecutarán inicialmente en una implementación de CPU que no representa el rendimiento final de producción. Si tu dispositivo no es compatible con AICore, también puedes probar estos modelos a través de la app de AI Edge Gallery. En el futuro, brindaremos compatibilidad con más dispositivos.

Cómo comenzar

¿Todo listo para ver lo que Gemma 4 puede hacer por tus usuarios?

1. Habilita la opción: Regístrate en la versión preliminar para desarrolladores de AICore.
2. Descarga: Una vez que aceptes participar, puedes activar la descarga de los modelos Gemma 4 más recientes directamente en tu dispositivo de prueba compatible.
3. Compilación: Actualiza tu implementación de ML Kit para que se dirija a los nuevos modelos y comienza a compilar en Android Studio.