Google이 작년 말 Gemini 3 Pro를 출시했을 때 이는 회사의 독점적인 대형 언어 모델에 있어서 중요한 진전이었습니다. 이제 회사는 새로운 Gemma 4 개방형 모델 제품군 출시를 통해 이러한 모델을 가능하게 한 것과 동일한 기술 및 연구 중 일부를 오픈 소스 커뮤니티에 제공하고 있습니다.
Google은 제공되는 매개변수 수에 따라 차별화되는 네 가지 버전의 Gemma 4를 제공합니다. 스마트폰을 포함한 엣지 장치의 경우 회사는 20억 및 40억 개의 “Effective” 모델을 보유하고 있습니다. 더 강력한 기계에는 260억 개의 “전문가 혼합” 시스템과 310억 개의 “고밀도” 시스템이 있습니다. 익숙하지 않은 경우 매개변수는 대규모 언어 모델이 출력을 생성하기 위해 조정할 수 있는 설정입니다. 일반적으로 매개변수가 많은 모델은 매개변수가 적은 모델보다 더 나은 답을 제공하지만 이를 실행하려면 더 강력한 하드웨어가 필요합니다.
Google은 Gemma 4를 통해 “전례 없는 수준의 매개변수당 지능”으로 시스템을 엔지니어링할 수 있다고 주장합니다. 이 주장을 뒷받침하기 위해 회사는 Arena AI의 텍스트 리더보드에서 각각 3위와 6위를 차지한 Gemma 4의 310억 및 260억 변종의 성능을 지적하며 크기가 20배에 달하는 모델을 제쳤습니다.
모든 모델은 비디오와 이미지를 처리할 수 있어 광학 문자 인식과 같은 작업에 이상적입니다. 두 개의 작은 모델은 오디오 입력을 처리하고 음성을 이해할 수도 있습니다. 이와 별도로 Google은 Gemma 4 제품군이 오프라인 코드를 생성할 수 있다고 말합니다. 즉, 인터넷 연결 없이도 이를 사용하여 바이브 코딩을 수행할 수 있다는 의미입니다. Google은 또한 140개 이상의 언어로 모델을 교육했습니다.
Google은 Apache 2.0 라이선스에 따라 Gemma 4 제품군을 출시합니다. 회사는 자체 Gemma 라이센스를 통해 이전 Gemma 모델을 제공했습니다. 이러한 움직임을 통해 사람들은 필요에 따라 새로운 시스템을 수정할 수 있는 더 많은 자유를 얻게 될 것입니다.
“이 오픈 소스 라이선스는 완전한 개발자 유연성과 디지털 주권을 위한 기반을 제공하여 데이터, 인프라 및 모델에 대한 완전한 제어권을 부여합니다.” 구글은 말했다. “온프레미스든 클라우드든 모든 환경에서 자유롭게 구축하고 안전하게 배포할 수 있습니다.”
시스템 중 하나를 직접 사용해 보고 싶다면 Hugging Face, Kaggle 및 Ollama를 통해 모델 가중치를 사용할 수 있습니다.
