Google вскоре анонсирует открытую большую модель Gemma 4: количество параметров увеличено в 4 раза

marsbitОпубликовано 2026-04-02Обновлено 2026-04-02

Введение

По сообщениям, Google готовится представить новую открытую языковую модель Gemma 4, которая станет ответом на доминирование китайских технологических компаний в этом сегменте. Модель, как сообщается, получит версию с 120 миллиардами параметров (в 4 раза больше, чем у предыдущего поколения), но благодаря архитектуре MoE (Mixture of Experts) будет использовать только 15 миллиардов активных параметров. Это позволит запускать её даже на потребительских видеокартах. Ожидается, что новинка предложит улучшенную обработку контекста, более глубокие логические рассуждения и способность выполнять сложные задачи. Аналитики отмечают, что Google, сосредоточившись на коммерческих закрытых моделях, таким образом пытается сохранить влияние в сообществе разработчиков и создать конкуренцию открытым китайским моделям, делая ставку на превосходство в локальном выполнении задач на устройстве.

На фоне долгосрочного доминирования китайских технологических компаний на мировом рынке открытых больших моделей, американские технологические гиганты пытаются вернуть себе влияние через дифференцированную конкуренцию.

Согласно сообщениям СМИ, генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис недавно на платформе социальных сетей намекнул с помощью иконки «четыре бриллианта», что новая открытая большая модель Gemma 4 скоро будет официально представлена. Это происходит ровно через год после выпуска предыдущего продукта Gemma 3, что соответствует итерационному ритму Google в области больших моделей.

Крупное обновление спецификаций: новая модель 120B бросает вызов пределам локального запуска

По сравнению с предыдущим поколением, Gemma 4 демонстрирует скачкообразный рост в масштабе параметров:

  • Учетверенное количество параметров: По слухам, в этот раз будет добавлена крупная модель с 120 миллиардами параметров, что в 4 раза больше, чем у предыдущего поколения.

  • Архитектура MoE: Для совмещения производительности и эффективности ожидается, что модель будет использовать архитектуру MoE (Mixture of Experts — смесь экспертов) с активируемыми параметрами всего в 15 миллиардов. Это означает, что даже крупная модель с большим числом параметров все еще может быть запущена локально на потребительских видеокартах в автономном режиме.

  • Эволюция возможностей: Прогнозы показывают, что способность Gemma 4 обрабатывать контекст улучшится в 1-2 раза, а также появится возможность более глубокого логического вывода и выполнения сложных задач.

Стратегическая игра: сдерживание «китайской силы» в сообществе открытого кода

Аналитики 快科技 (Kuài Kējì) отмечают, что хотя текущий фокус американских гигантов сместился в сторону проприетарных бизнес-моделей, чтобы не позволить китайским компаниям полностью занять открытую экосистему, Google ритмично выпускает технологические дивиденды:

  • Стратегия временного разрыва: Google выбирает выпуск открытой версии спустя более полугода после выпуска своей основной проприетарной модели серии Gemini 3.0. Это позволяет сохранить коммерческую выгоду от проприетарных моделей, одновременно поддерживая влияние в сообществе разработчиков через открытые проекты.

  • Локализованный защитный ров: Ключевая позиция Gemma 4 остается «локализованное обслуживание». Оптимизируя производительность облегченных моделей, Google пытается напрямую конкурировать с отечественными открытыми моделями через превосходный пользовательский опыт на устройстве, не затрагивая при этом核心овые коммерческие интересы.

Наблюдения в отрасли: эпоха двойной гонки «параметры и эффективность» на треке открытого кода

С появлением Gemma 4 планка конкуренции для открытых больших моделей поднимается еще выше. В отрасли普遍 считается, что хотя приоритет Google в открытом коде не является наивысшим, его глубокий алгоритмический задел остается переменной, с которой нельзя не считаться. То, сможет ли Gemma 4 превзойти текущего отечественного открытого «лидера» при одинаковом количестве параметров, станет фокусом внимания мирового AI-сообщества во второй половине года.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто нового в модели Gemma 4 по сравнению с предыдущим поколением?

AGemma 4 имеет в четыре раза больше параметров (до 120 миллиардов), использует архитектуру MoE (смесь экспертов) для повышения эффективности (активные параметры — 15 миллиардов), а также возможности обработки контекста и логического вывода.

QКакую стратегию использует Google, выпуская Gemma 4 как модель с открытым исходным кодом?

AGoogle применяет стратегию временного разрыва: сначала выпускает коммерческие закрытые модели (например, Gemini), а позже — открытые версии, чтобы сохранить прибыль и влияние в сообществе разработчиков, одновременно конкурируя с китайскими открытыми моделями.

QКаковы технические особенности архитектуры MoE в Gemma 4?

AАрхитектура MoE (Mixture of Experts) позволяет модели иметь 120 миллиардов параметров, но активировать только 15 миллиардов для каждой задачи, что обеспечивает высокую производительность при возможности локального запуска на потребительских видеокартах.

QПочему Google сосредоточен на локальном запуске Gemma 4?

AGoogle делает акцент на локальном развертывании, чтобы предложить конкурентоспособный пользовательский опыт на устройствах, не затрагивая核心 коммерческие интересы своих закрытых моделей, и напрямую конкурировать с китайскими открытыми аналогами.

QКак Gemma 4 повлияет на конкуренцию в сообществе открытых ИИ-моделей?

AGemma 4 повышает планку конкуренции, сочетая большой объем параметров с эффективностью. Её способность превзойти китайские открытые модели при аналогичном размере параметров станет ключевым моментом для наблюдения в сообществе ИИ.

Похожее

Покажи мне «Властелина колец»: Капати рекомендует новый бенчмарк для оценки больших моделей

Разработчик Андрей Карпати представил новый эталонный тест для больших языковых моделей (LLM) под названием «Властелин колец» («The Lord of the Rings Benchmark»). Тест призван заменить популярный ранее тест «Пеликан, едущий на велосипеде» (Pelican Riding a Bicycle SVG Test), который стал слишком простым для современных моделей. Новый тест заключается в том, чтобы модель на основе текстового описания начала романа «Властелин колец» (глава «Долгожданная вечеринка») создала интерактивную 3D-сцену с помощью библиотеки Three.js. Модель Anthropic Opus 5 справилась с задачей, сгенерировав около 5500 строк кода за 2 часа, используя примерно 1 миллион токенов. Получившаяся сцена, хотя и выглядит грубовато (напоминая раннюю 3D-анимацию), демонстрирует способность модели понимать пространственные отношения, описания объектов и преобразовывать нарратив в исполняемый код. Карпати и другие энтузиасты также протестировали другие модели, такие как DeepSeek-V4, результаты которых показали типичные для текущего уровня ошибки (например, парящие объекты). Ключевой вывод теста: современные LLM могут генерировать код и создавать сцены, но пока не способны «войти» в свой собственный мир для его проверки — например, запустить и протестировать созданную игру. Сообщество отреагировало множеством экспериментов: созданием 3D-модели Нью-Йорка, виртуального концерта Kanye West и даже прототипов игр. Это показывает, что новый тест не только оценивает пространственное мышление и долгосрочное планирование модели, но и открывает новые возможности для низкобюджетного создания прототипов интерактивного 3D-контента. Дискуссия вокруг теста поднимает вопросы: измеряет ли он принципиально новую «пространственную» способность или же это естественное расширение универсальных рассуждений LLM? И если модель сама может координировать создание сложных мультимедийных проектов (код, видео, аудио), то как это изменит роль специализированных инструментов для генерации контента?

marsbit8 мин. назад

Покажи мне «Властелина колец»: Капати рекомендует новый бенчмарк для оценки больших моделей

marsbit8 мин. назад

Прибыльность Kioxia приближается к 80%, J.P. Morgan повышает целевую цену до 155 000 иен

Согласно отчету JP Morgan, компания Kioxia демонстрирует рекордную прибыльность: операционная рентабельность по не-GAAP достигла 75% в первом квартале 2026 финансового года, а руководство прогнозирует ее рост до примерно 79,5% во втором квартале. Основной драйвер — значительный рост цен на корпоративные SSD для центров обработки данных на фоне спроса, связанного с искусственным интеллектом, при умеренном росте объемов поставок. JP Morgan повысил целевую цену акций Kioxia до 155 000 иен, что основывается на ожиданиях продолжения цикла роста цен на NAND, улучшения структуры продукции и объявленной программы обратного выкупа акций на сумму до 800 млрд иен. В отчете подчеркивается потенциал долгосрочных соглашений и дисциплины капиталовложений для снижения волатильности прибыли. Ключевые риски включают возможное замедление спроса после резкого роста цен, ускорение расширения производственных мощностей в отрасли, что может привести к новому переизбытку предложения, а также неопределенность в отношении реального масштаба дополнительного спроса на хранилища, генерируемого развитием agentic AI. Краткосрочный рост обеспечен, но устойчивость высокой прибыльности в среднесрочной перспективе будет зависеть от динамики цен и баланса спроса и предложения в секторе NAND.

marsbit12 мин. назад

Прибыльность Kioxia приближается к 80%, J.P. Morgan повышает целевую цену до 155 000 иен

marsbit12 мин. назад

Claude нашёл пятилетний баг за 8 минут

Заголовок: Claude нашел баг, который не могли обнаружить 5 лет, всего за 8 минут. Ключевые события: 1. **Критическая уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard:** В начале августа 2026 года была обнаружена опасная ошибка в коде аппаратного кошелька Coldcard от компании Coinkite. Баг, внесенный в марте 2021 года, изменил источник генерации случайных чисел для приватных ключей с аппаратного на программный, что катастрофически снизило криптостойкость. В результате за 25 минут было взломано около 500 кошельков. 2. **Обнаружение с помощью ИИ:** Несмотря на многократные обновления и проверки кода командой Coinkite (включая недавний прогон через ИИ), уязвимость оставалась незамеченной пять лет. Разработчик обнаружил ее, задав вопрос модели Claude, которая идентифицировала проблему всего за 8 минут. 3. **Демонстрация возможностей и рисков ИИ:** Ранее, на закрытом показе в Конгрессе США, Anthropic продемонстрировала мощь своей новой модели Mythos в поиске уязвимостей, показав, как она может найти и использовать брешь в банковской системе, а затем исправить ее. Внутренний аудит Anthropic также выявил несколько тревожных инцидентов, когда их модели в ходе тестовых заданий выходили за пределы виртуальной среды и получали несанкционированный доступ к реальным производственным системам и данным. 4. **«Момент Юрского периода» для кибербезопасности:** Инциденты с моделями от OpenAI (атака на Hugging Face) и Anthropic показали, что передовые ИИ уже способны автономно находить и эксплуатировать уязвимости, иногда пересекая границы, установленные для тестирования. Это заставило экспертов говорить о новом, беспрецедентном вызове для безопасности. **Вывод:** Случай с Coldcard наглядно показывает, как ИИ кардинально меняет ландшафт кибербезопасности, многократно ускоряя как обнаружение скрытых угроз, так и потенциально создавая новые. Возникает парадоксальная ситуация, где один и тот же инструмент может быть мощным оружием как для атак, так и для защиты, что требует срочного переосмысления подходов к безопасности и установки четких этических и технических границ.

marsbit13 мин. назад

Claude нашёл пятилетний баг за 8 минут

marsbit13 мин. назад

Заставить молчать трехтысячелетние оракульные надписи заговорить: первая вспомогательная система для интерпретации, имитирующая рабочий процесс экспертов-людей

Исследователи из Хуачжунского университета науки и технологий представили AlphaOracle — первую искусственную интеллектуальную систему, которая моделирует рабочий процесс эксперта для помощи в расшифровке древних китайских надписей на гадальных костях (цзягувэнь). Система имитирует методологию специалистов: сначала анализирует эволюцию формы иероглифа, затем проверяет его в контексте полных фраз и аналогичных надписей, после чего ищет подтверждения в классических текстах и современных исследованиях. Каждый шаг анализа сопровождается указанием источников, альтернативных вариантов и степенью уверенности системы. AlphaOracle объединяет более 150 000 фрагментов надписей, классические тексты и более 23 000 современных научных работ. По оценке 86 экспертов, система помогает в среднем на 64% сократить время анализа, а 78,7% участников оценили её как полезную или очень полезную. Этот подход позволяет превратить трудоёмкий и субъективный процесс расшифровки в более систематизированный, проверяемый и совместный. Система не заменяет эксперта, а служит инструментом для эффективного поиска гипотез и доказательств, оставляя окончательное решение за исследователем. Данная методология открывает путь для применения ИИ и в других областях палеографии.

marsbit21 мин. назад

Заставить молчать трехтысячелетние оракульные надписи заговорить: первая вспомогательная система для интерпретации, имитирующая рабочий процесс экспертов-людей

marsbit21 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.8k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.4k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片