TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
Google เปิดตัว Gemma 4 โมเดล AI แบบ Open Source ตระกูลใหม่ที่พัฒนาจากเทคโนโลยีเดียวกับ Gemini 3 มาพร้อม 4 ขนาดให้เลือกใช้ รองรับงาน Agentic Workflow และเปิดให้ใช้งานภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0
Google DeepMind เปิดตัว Gemma 4 ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบ Open Source รุ่นล่าสุดที่สร้างจากงานวิจัยและเทคโนโลยีเดียวกับ Gemini 3 โดยนับตั้งแต่เปิดตัว Gemma รุ่นแรก นักพัฒนาทั่วโลกดาวน์โหลดไปแล้วกว่า 400 ล้านครั้ง และมีเวอร์ชันดัดแปลงกว่า 100,000 รูปแบบในชุมชน Gemmaverse ครั้งนี้ Gemma 4 มาพร้อมสัญญาอนุญาต Apache 2.0 ที่เปิดกว้างสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ ให้นักพัฒนาควบคุมข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน และโมเดลได้อย่างเต็มที่
Gemma 4 เปิดตัว 4 ขนาด ได้แก่ Effective 2B (E2B), Effective 4B (E4B), 26B Mixture of Experts (MoE) และ 31B Dense โดยโมเดลขนาด 31B ติดอันดับ 3 ของโมเดล Open Source บน Arena AI text leaderboard ส่วน 26B MoE อยู่อันดับ 6 ซึ่งสามารถแข่งขันกับโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่า 20 เท่าได้ ทำให้นักพัฒนาสามารถใช้งานโมเดลระดับ Frontier ได้โดยใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์น้อยลงอย่างมาก
ความสามารถหลักของ Gemma 4 ครอบคลุมทั้ง Advanced Reasoning สำหรับการวางแผนหลายขั้นตอน, Agentic Workflow ที่รองรับ Function-calling และ Structured JSON Output, Code Generation สำหรับงานเขียนโค้ดแบบออฟไลน์ รวมถึงการประมวลผล Vision และ Audio ได้แบบ Multimodal ทุกโมเดลยังรองรับ Context Window ถึง 128K-256K tokens และรองรับกว่า 140 ภาษา
สำหรับโมเดลขนาดใหญ่ 26B และ 31B ออกแบบมาให้ทำงานบน GPU เช่น NVIDIA H100 ในรูปแบบ bfloat16 หรือใช้เวอร์ชัน Quantized บน Consumer GPU ได้ ส่วนโมเดล E2B และ E4B ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ Edge โดยเฉพาะ ทำงานแบบออฟไลน์บนมือถือ Raspberry Pi และ NVIDIA Jetson Orin Nano ได้โดยประหยัดทั้ง RAM และแบตเตอรี่ โดย Google ร่วมมือกับทีม Pixel, Qualcomm Technologies และ MediaTek ในการ Optimize สำหรับอุปกรณ์มือถือ นักพัฒนา Android สามารถทดลองใช้งานผ่าน AICore Developer Preview ได้แล้ววันนี้
ผู้ที่สนใจสามารถทดลองใช้ Gemma 4 ได้ทันทีผ่าน Google AI Studio สำหรับรุ่น 31B และ 26B MoE หรือผ่าน Google AI Edge Gallery สำหรับรุ่น E4B และ E2B ดาวน์โหลด Model Weights ได้จาก Hugging Face, Kaggle และ Ollama โดยรองรับเครื่องมือหลากหลาย เช่น vLLM, llama.cpp, MLX, LM Studio, Unsloth และ Keras รวมถึงสามารถ Scale ไปสู่ Production ได้บน Google Cloud ผ่าน Vertex AI, Cloud Run และ GKE
ที่มา: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
