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. Gemini Nano 4 предлагает дополнительные оптимизации производительности, которые позволяют использовать наиболее эффективный вывод на устройстве в экосистеме Android.

Вы можете получить ранний доступ к этой модели уже сегодня в рамках предварительной версии AICore для разработчиков.

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

Поскольку Gemma 4 поддерживает более 140 языков, вы можете улучшить локализованный многоязычный контент для глобальной 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. Модель с улучшенными способностями к рассуждению, предназначенная для сложных задач.
• E2B. Оптимизирована для максимальной скорости (в три раза быстрее, чем модель E4B!) и меньшей задержки.

Новая модель работает в четыре раза быстрее предыдущих версий и потребляет на 60% меньше заряда батареи. С сегодняшнего дня вы можете экспериментировать с улучшенными возможностями, включая:

• Рассуждения. Команды с цепочкой рассуждений и условные операторы теперь возвращают более качественные результаты. Например: "Определи, соответствует ли следующий комментарий в цепочке обсуждения правилам сообщества. Комментарий не соответствует правилам сообщества, если он содержит одну или несколько причин для пометки: ненормативная лексика, уничижительные высказывания, дискриминационные высказывания. Если проверка соответствует правилам сообщества, верните {true}. В противном случае возвращайте {false, reason_for_flag}.
• Математика. Модель стала лучше решать математические задачи и точнее отвечать на вопросы. Например: "Если я получаю зарплату 26 раз в год, сколько мне нужно откладывать с каждой выплаты,чтобы за год накопить 10 000 долларов?"
• 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 вы будете получать более точные результаты при использовании функций, связанных с оптическим распознаванием символов, например при распознавании диаграмм, извлечении визуальных данных и распознавании рукописного ввода.

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 ML Kit Prompt API. Теперь вы можете указать модель, чтобы настроить таргетинг на варианты E2B (быстрый) или E4B (полный) для тестирования.

// 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 ожидать от предварительной версии для разработчиков

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

В течение периода предварительной версии мы будем выпускать обновления, в том числе добавим поддержку вызова инструментов, структурированных выходных данных, системных запросов и режима мышления в Prompt API. Это позволит вам в полной мере использовать новые возможности Gemma 4 и значительно оптимизировать производительность.

Предварительные версии моделей доступны для тестирования на устройствах с поддержкой AICore. Эти модели будут работать на базе специализированных ИИ-ускорителей 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. Регистрация. 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.