Ra mắt Gemma 4 trong Bản dùng trước cho nhà phát triển AICore

Tại Google, chúng tôi cam kết mang những mô hình AI mạnh nhất đến thẳng các thiết bị Android mà bạn đang dùng. Hôm nay, chúng tôi rất vui mừng được thông báo về việc phát hành mô hình mở tiên tiến nhất của chúng tôi: Gemma 4.

Những mô hình này là nền tảng cho thế hệ tiếp theo của Gemini Nano, vì vậy, mã bạn viết hôm nay cho Gemma 4 sẽ tự động hoạt động trên các thiết bị hỗ trợ Gemini Nano 4 sẽ ra mắt vào cuối năm nay. Với Gemini Nano 4, bạn sẽ được hưởng lợi từ các tính năng tối ưu hoá hiệu suất bổ sung của chúng tôi, nhờ đó có thể đưa vào hoạt động trên toàn hệ sinh thái Android với khả năng suy luận hiệu quả nhất trên thiết bị.

Bạn có thể tiếp cận sớm mô hình này ngay hôm nay thông qua Bản dùng trước cho nhà phát triển AICore.

Chọn mô hình Gemini Nano 4 Fast trong giao diện người dùng của Bản dùng trước cho nhà phát triển để xem tốc độ suy luận cực nhanh của mô hình này trước khi bạn viết mã

Vì Gemma 4 hỗ trợ hơn 140 ngôn ngữ, nên bạn có thể mang đến trải nghiệm bản địa hoá, đa ngôn ngữ tốt hơn cho đối tượng người dùng toàn cầu. Hơn nữa, Gemma 4 còn mang đến hiệu suất hàng đầu trong ngành với khả năng hiểu đa phương thức, giúp ứng dụng của bạn hiểu và xử lý văn bản, hình ảnh và âm thanh. Để mang đến cho bạn sự cân bằng tốt nhất giữa hiệu suất và hiệu quả, Gemma 4 trên Android có hai kích thước:

• E4B: Được thiết kế để có khả năng suy luận cao hơn và xử lý các nhiệm vụ phức tạp.
• E2B: Được tối ưu hoá để đạt tốc độ tối đa (nhanh hơn gấp 3 lần so với mô hình E4B!) và độ trễ thấp hơn.

Mô hình mới nhanh hơn đến 4 lần so với các phiên bản trước và tiết kiệm pin đến 60%. Kể từ hôm nay, bạn có thể thử nghiệm các tính năng cải tiến, bao gồm:

• Lập luận: Giờ đây, các lệnh chuỗi suy nghĩ và câu lệnh có điều kiện sẽ trả về kết quả chất lượng cao hơn. Ví dụ: "Xác định xem bình luận sau đây cho một chuỗi thảo luận có tuân thủ nguyên tắc cộng đồng hay không. Bình luận không vượt qua được nguyên tắc cộng đồng nếu chứa một hoặc nhiều lý do_gắn_cờ sau: ngôn từ tục tĩu, ngôn từ xúc phạm, lời nói hận thù". Nếu bài đánh giá vượt qua được nguyên tắc cộng đồng, hãy trả về {true}. Nếu không, hãy trả về {false, reason_for_flag}.”
• Toán học: Nhờ kỹ năng toán học tốt hơn, mô hình này hiện có thể trả lời các câu hỏi chính xác hơn. Ví dụ: "Nếu tôi nhận được 26 khoản tiền lương mỗi năm, thì tôi nên đóng góp bao nhiêu cho mỗi khoản tiền lương để đạt được mục tiêu tiết kiệm 10.000 USD trong vòng một năm?"
• Hiểu về thời gian: Mô hình này hiện có khả năng suy luận về thời gian tốt hơn, giúp tăng độ chính xác cho các trường hợp sử dụng liên quan đến lịch, lời nhắc và chuông báo. Ví dụ: "Sự kiện diễn ra lúc 18:00 ngày 18 tháng 8 và lời nhắc sẽ được gửi 10 giờ trước khi sự kiện diễn ra. Trả về thời gian và ngày cần gửi lời nhắc."
• Hiểu hình ảnh: Các trường hợp sử dụng liên quan đến OCR (Nhận dạng ký tự quang học) – chẳng hạn như hiểu biểu đồ, trích xuất dữ liệu hình ảnh và nhận dạng chữ viết tay – giờ đây sẽ trả về kết quả chính xác hơn.

Hãy tham gia Bản dùng trước cho nhà phát triển ngay hôm nay để tải các mô hình này xuống ở dạng bản dùng trước và bắt đầu xây dựng các tính năng thế hệ mới ngay lập tức.

Bắt đầu thử nghiệm mô hình

Bạn có thể dùng thử mô hình này mà không cần lập trình bằng cách làm theo hướng dẫn trong Bản dùng trước cho nhà phát triển. Nếu bạn muốn tích hợp ngay các mô hình này vào quy trình làm việc hiện tại, chúng tôi đã giúp bạn thực hiện việc này một cách suôn sẻ. Hãy truy cập vào Android Studio để tinh chỉnh câu lệnh và xây dựng bằng Prompt API quen thuộc của Bộ công cụ học máy. Chúng tôi đã ra mắt một tính năng mới để chỉ định một mô hình, cho phép bạn nhắm đến các biến thể E2B (nhanh) hoặc E4B (đầy đủ) để thử nghiệm.

// 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)
}

Những điều cần biết trong giai đoạn Bản dùng trước cho nhà phát triển

Mục tiêu của Bản dùng trước cho nhà phát triển này là giúp bạn có lợi thế trong việc tinh chỉnh độ chính xác của câu lệnh và khám phá các trường hợp sử dụng mới cho các ứng dụng cụ thể của bạn.

Chúng tôi sẽ thực hiện một số điểm cập nhật trong suốt giai đoạn xem trước, bao gồm cả việc hỗ trợ gọi công cụ, kết quả có cấu trúc, câu lệnh hệ thống và chế độ suy nghĩ trong Prompt API, giúp bạn dễ dàng tận dụng tối đa các tính năng mới trong Gemma 4 cũng như tối ưu hoá hiệu suất đáng kể. 

Các mô hình xem trước có sẵn để thử nghiệm trên các thiết bị hỗ trợ AICore. Các mô hình này sẽ chạy trên thế hệ mới nhất của bộ tăng tốc AI chuyên dụng của Google, MediaTek và Qualcomm Technologies. Trên các thiết bị khác, ban đầu, các mô hình sẽ chạy trên một phương thức triển khai CPU không đại diện cho hiệu suất chính thức cuối cùng. Nếu thiết bị của bạn không hỗ trợ AICore, bạn cũng có thể thử nghiệm các mô hình này thông qua ứng dụng AI Edge Gallery. Chúng tôi sẽ hỗ trợ thêm nhiều thiết bị khác trong tương lai.

Cách bắt đầu

Bạn đã sẵn sàng khám phá những điều Gemma 4 có thể làm cho người dùng của bạn chưa?

1. Chọn tham gia: Đăng ký tham gia Bản dùng trước cho nhà phát triển AICore.
2. Tải xuống: Sau khi chọn sử dụng, bạn có thể kích hoạt quá trình tải các mô hình Gemma 4 mới nhất xuống trực tiếp thiết bị thử nghiệm được hỗ trợ.
3. Xây dựng: Cập nhật cách triển khai Bộ công cụ học máy để nhắm đến các mô hình mới và bắt đầu xây dựng trong Android Studio.