Google объявила о выпуске Gemma 4 E2B для TPU — новой модели, разработанной для нативной работы на тензорном процессоре Pixel 10. Gemma представляет собой серию открытых моделей Google, которые могут работать непосредственно на устройстве, обеспечивая высокую производительность без необходимости обращения к облачным серверам. Это особенно важно в контексте растущих требований к конфиденциальности данных и скорости обработки информации.
Новая модель была анонсирована на мероприятии I/O Connect India, причём на прошлой неделе Google провела ещё одно сателлитное мероприятие в Берлине, где также демонстрировались возможности новой модели. Gemma 4 была впервые представлена ещё в апреле, когда Google предварительно анонсировала, что она станет базовой моделью для будущей Gemini Nano 4. Это подтверждает стратегию Google по постепенному развёртыванию AI-возможностей: сначала более крупные модели, затем их оптимизированные версии для мобильных устройств.
Новый вариант модели, выпущенный сегодня, работает на тензорном процессоре TPU чипа Tensor G5, который устанавливается в серии Pixel 10. Google описывает его как «самую современную, мощную, но при этом удивительно лёгкую модель». Поддержка модели доступна на Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL и Pixel 10 Pro Fold, что обеспечивает широкий охват устройств в экосистеме Pixel. Такая совместимость позволяет Google предложить единый AI-опыт на всех устройствах линейки.
В рамках демонстрации возможностей Google показала функцию Mobile Actions, которая позволяет «управлять основными функциями телефона, включая WiFi и карты, с помощью приватного голосового или текстового ввода». Это важный шаг в развитии AI-ассистентов на устройствах: вся обработка происходит локально на TPU, без отправки данных на серверы Google, что гарантирует конфиденциальность пользовательской информации и работу даже при отсутствии интернет-соединения.
Gemma 4 E2B отличается лёгкой архитектурой, которая эффективно использует вычислительные ресурсы TPU. В отличие от облачных моделей, требующих постоянного интернет-соединения и генерирующих задержки при передаче данных, локальная модель работает мгновенно и доступна даже в режиме полёта. Это делает её идеальной для задач, требующих быстрой обработки, таких как голосовые команды, распознавание речи, анализ изображений и работа с документами.
Запуск Gemma 4 для TPU подтверждает стратегию Google по созданию замкнутой экосистемы аппаратного и программного обеспечения, где собственные чипы Tensor и оптимизированные AI-модели работают в тандеме для обеспечения наилучшего пользовательского опыта. Это отличает Pixel от конкурентов, использующих универсальные процессоры Qualcomm и MediaTek. Интеграция на уровне кремния позволяет добиться максимальной производительности при минимальном энергопотреблении, что критически важно для мобильных устройств.
Разработчики уже получили доступ к Gemma 4 E2B через Google AI Edge и могут интегрировать модель в свои приложения. Открытый характер модели Gemma позволяет сторонним разработчикам адаптировать её под свои задачи, используя инструменты fine-tuning и дистилляции. Это открывает широкие возможности для создания инновационных AI-приложений, работающих полностью на устройстве пользователя, без компромиссов в скорости и конфиденциальности.
Дополнительно Google подчеркнула, что Gemma 4 E2B является важным шагом в демократизации доступа к AI-технологиям. Разработчики по всему миру могут свободно использовать модель в своих приложениях, адаптировать её под конкретные задачи и даже дообучать на собственных данных. Открытая модель Gemma позволяет стартапам и небольшим компаниям создавать AI-функции, которые ранее были доступны только крупным корпорациям с собственными серверными мощностями. Новый API для Android, анонсированный Google, позволяет легко интегрировать Gemma 4 в приложения с помощью нескольких строк кода. Это включает функции умного поиска, анализа изображений, распознавания речи и генерации текста, работающие полностью на устройстве без отправки данных на сервер. Кроме того, Google предоставляет инструменты для квантования модели, что позволяет уменьшить её размер без существенной потери качества, делая возможным запуск на устройствах с ограниченным объёмом оперативной памяти.
По материалам 9to5Google