В Google мы стремимся предоставлять самые эффективные модели искусственного интеллекта непосредственно на устройства Android в вашем кармане. Сегодня мы с радостью объявляем о выпуске нашей новейшей открытой модели: Gemma 4 .

Эти модели являются основой для следующего поколения Gemini Nano, поэтому код, который вы пишете сегодня для Gemini Nano 4, автоматически будет работать на устройствах с поддержкой Gemini Nano 4, которые станут доступны позже в этом году. С Gemini Nano 4 вы получите выгоду от наших дополнительных оптимизаций производительности, что позволит вам внедрять решения в производство во всей экосистеме Android с максимально эффективным выводом данных на устройстве.

Вы можете получить ранний доступ к этой модели уже сегодня через программу AICore Developer Preview .

Выберите модель Gemini Nano 4 Fast в пользовательском интерфейсе предварительного просмотра для разработчиков, чтобы увидеть ее невероятно высокую скорость обработки данных еще до начала написания кода.

Благодаря встроенной поддержке более 140 языков в Gemma 4, вы можете рассчитывать на улучшенный локализованный многоязычный интерфейс для вашей глобальной аудитории. Кроме того, Gemma 4 обеспечивает лучшую в отрасли производительность с многомодальным пониманием, позволяя вашим приложениям понимать и обрабатывать текст, изображения и аудио. Для достижения оптимального баланса производительности и эффективности Gemma 4 для Android доступна в двух размерах:

• E4B: Разработан для развития более высоких аналитических способностей и решения сложных задач.
• E2B: Оптимизирован для максимальной скорости (в 3 раза быстрее, чем модель E4B!) и меньшей задержки.

Новая модель работает до 4 раз быстрее предыдущих версий и потребляет до 60% меньше заряда батареи. Начиная с сегодняшнего дня, вы можете поэкспериментировать с улучшенными возможностями, включая:

• Логическое обоснование: Теперь можно ожидать, что команды, основанные на логической цепочке рассуждений, и условные операторы будут давать более качественные результаты. Например: «Определить, соответствует ли следующий комментарий к обсуждению правилам сообщества. Комментарий не соответствует правилам сообщества, если он содержит одну или несколько из следующих причин: нецензурная лексика, оскорбительные выражения, разжигание ненависти». Если проверка соответствует правилам сообщества, вернуть {true}. В противном случае вернуть {false, reason_for_flag}».
• Математика: Благодаря улучшенным математическим навыкам модель теперь может более точно отвечать на вопросы. Например: «Если я получаю 26 зарплат в год, сколько я должен откладывать с каждой зарплаты, чтобы достичь своей цели по накоплениям в размере 10 000 долларов в течение года?»
• Понимание времени: Модель теперь лучше справляется с анализом времени, что делает её более точной в сценариях использования, связанных с календарями, напоминаниями и будильниками. Например: «Событие состоится в 18:00 18 августа, и напоминание следует отправить за 10 часов до события. Верните время и дату отправки напоминания».
• Распознавание изображений: сценарии использования, включающие оптическое распознавание символов (OCR), такие как распознавание диаграмм, извлечение визуальных данных и распознавание рукописного текста, теперь будут давать более точные результаты.

Присоединяйтесь к программе предварительного просмотра для разработчиков уже сегодня, чтобы загрузить эти модели в режиме предварительного просмотра и сразу же начать создавать функции следующего поколения.

Начните тестирование модели.

Вы можете протестировать модель без написания кода, следуя руководству для разработчиков . Если вы хотите сразу же интегрировать эти модели в свой существующий рабочий процесс, мы сделали это максимально просто. Перейдите в Android Studio , чтобы уточнить свой запрос и создать проект с помощью привычного API ML Kit Prompt. Мы добавили новую возможность указывать модель, позволяющую вам выбирать для тестирования варианты E2B (быстрый) или E4B (полный).

// 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 во время предварительного просмотра для разработчиков

Цель этой предварительной версии для разработчиков — дать вам возможность начать повышать точность подсказок и исследовать новые варианты использования для ваших конкретных приложений.

В течение периода предварительного тестирования мы внесем ряд обновлений, включая поддержку вызова инструментов, структурированный вывод, системные подсказки и режим обдумывания в Prompt API, что упростит полное использование новых возможностей Gemma 4, а также значительно улучшит производительность.

Предварительные модели доступны для тестирования на устройствах с поддержкой AICore. Эти модели будут работать на новейших специализированных ускорителях ИИ от Google, MediaTek и Qualcomm Technologies. На других устройствах модели изначально будут работать на реализации ЦП, которая не отражает производительность финальной версии. Если ваше устройство не поддерживает AICore, вы также можете протестировать эти модели через приложение AI Edge Gallery . В будущем мы добавим поддержку большего количества устройств.

Как начать

Готовы увидеть, что Gemma 4 может сделать для ваших пользователей?

1. Участие: Зарегистрируйтесь для участия в предварительной версии AICore для разработчиков .
2. Загрузка: После активации вы сможете запустить загрузку последних моделей Gemma 4 непосредственно на ваше поддерживаемое тестовое устройство.
3. Сборка: Обновите реализацию ML Kit, чтобы она поддерживала новые модели, и начните сборку в Android Studio.