Una ficha por modelo: lo que el laboratorio declaró, los benchmarks que publicó y la cobertura en que apareció. Los números son de la fuente — no hacemos evaluación propia.
Gemma 4 E4B-IT em formato Compressed Tensors (w4a16) traz um modelo multimodal MoE de 4,5B parâmetros efetivos com janela de 128K tokens, pronto para inferência otimizada em vLLM sob licença Apache 2.0.
googleGoogle lança variante QAT w4a16 do Gemma 4 E2B em formato Compressed Tensors, preservando qualidade bfloat16 com footprint de memória drasticamente reduzido para inferência nativa no vLLM — aposta direta em edge e GPU de consumidor.
googleDiffusionGemma 26B A4B é um modelo multimodal MoE da Google DeepMind que substitui autogressão token-a-token por difusão discreta em blocos, atingindo mais de 1.100 tokens/s em H100 FP8 — com tradeoff mensurável de qualidade frente ao Gemma 4 base.
googleGoogle lança Gemma 4 12B em formato QAT w4a16 via compressed-tensors, viabilizando inferência otimizada no vLLM com qualidade próxima ao bfloat16 e janela de contexto de 256K tokens sob licença Apache 2.0.
googleGoogle DeepMind lança versão quantizada com QAT do Gemma 4 31B denso em formato compressed-tensors w4a16, permitindo inferência nativa no vLLM com qualidade próxima ao bfloat16 e footprint de memória drasticamente reduzido — relevante para equipes que precisam rodar 31B parâmetros em hardware de workstation.
googleGemma 4 E2B é um modelo denso multimodal de 2,3B parâmetros efetivos (5,1B com embeddings) da Google DeepMind, licenciado em Apache 2.0, com suporte a texto, imagem e áudio em janela de contexto de 128K tokens — posicionado para inferência local em dispositivos móveis e laptops.
googleGemma 4 E4B é um modelo denso multimodal de 4,5B parâmetros efetivos (8B com embeddings) da Google DeepMind, licenciado em Apache 2.0, com janela de contexto de 128K tokens e suporte nativo a texto, imagem e áudio — projetado para execução local em laptops e dispositivos móveis.
googleGemma 4 26B A4B é um modelo MoE multimodal do Google DeepMind com 25,2B parâmetros totais e apenas 3,8B ativos por inferência, janela de 256K tokens e licença Apache 2.0 — entregando desempenho próximo ao 31B denso com custo computacional de um modelo 4B.
googleGemma 4 31B é um modelo denso multimodal de 30,7B parâmetros, Apache 2.0, com janela de 256K tokens e 89,2% no AIME 2026 sem ferramentas — desempenho de raciocínio que rivaliza com modelos proprietários de maior escala.
googleGemma 4 E2B é um modelo denso multimodal de 2,3B parâmetros efetivos (5,1B com embeddings) da Google DeepMind, licenciado sob Apache 2.0, otimizado para execução local em dispositivos móveis e laptops com suporte a texto, imagem e áudio em janela de contexto de 128K tokens.