Google में, हम सबसे बेहतर एआई मॉडल को सीधे आपके Android डिवाइसों पर उपलब्ध कराने के लिए प्रतिबद्ध हैं. आज हम अपने सबसे नए और बेहतरीन ओपन मॉडल, Gemma 4 को लॉन्च करने का एलान करते हुए बेहद खुश हैं.

ये मॉडल, Gemini Nano की अगली पीढ़ी के लिए आधार हैं. इसलिए, Gemma 4 के लिए आज लिखा गया कोड, Gemini Nano 4 की सुविधा वाले उन डिवाइसों पर अपने-आप काम करेगा जो इस साल के आखिर में उपलब्ध होंगे. Gemini Nano 4 की मदद से, आपको परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए अतिरिक्त फ़ायदे मिलेंगे. इससे, Android के पूरे नेटवर्क में प्रोडक्शन को शिप किया जा सकेगा. साथ ही, डिवाइस पर सबसे कारगर तरीके से अनुमान लगाया जा सकेगा.

AICore Developer Preview के ज़रिए, आज ही इस मॉडल को रिलीज़ होने से पहले इस्तेमाल करने का ऐक्सेस पाया जा सकता है.

कोई भी कोड लिखने से पहले, डेवलपर प्रीव्यू यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में जाकर Gemini Nano 4 Fast मॉडल चुनें. इससे आपको यह पता चलेगा कि यह मॉडल कितनी तेज़ी से जवाब देता है

Gemma 4, 140 से ज़्यादा भाषाओं के साथ काम करता है. इसलिए, दुनिया भर में मौजूद ऑडियंस के लिए, आपको स्थानीय भाषा में बेहतर अनुभव मिल सकता है. इसके अलावा, Gemma 4 मल्टीमॉडल को समझने की क्षमता के साथ इंडस्ट्री में सबसे अच्छी परफ़ॉर्मेंस देता है. इससे आपके ऐप्लिकेशन, टेक्स्ट, इमेज, और ऑडियो को समझकर प्रोसेस कर पाते हैं. आपको बेहतर परफ़ॉर्मेंस और ज़्यादा असरदार तरीके से काम करने की सुविधा देने के लिए, Android पर Gemma 4 दो साइज़ में उपलब्ध है:

• E4B: इसे गहराई से विश्लेषण करने और मुश्किल कामों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.
• E2B: इसे ज़्यादा से ज़्यादा स्पीड (E4B मॉडल से तीन गुना ज़्यादा!) और कम लेटेन्सी के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है.

नया मॉडल, पिछले वर्शन की तुलना में चार गुना ज़्यादा तेज़ है. साथ ही, यह 60% तक कम बैटरी इस्तेमाल करता है. आज से, बेहतर सुविधाओं के साथ एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है. इनमें ये सुविधाएं शामिल हैं:

• गहराई से विश्लेषण: अब चेन-ऑफ़-थॉट निर्देश और शर्तों के आधार पर दिए गए स्टेटमेंट से, बेहतर क्वालिटी के नतीजे मिलने की उम्मीद की जा सकती है. उदाहरण के लिए: “यह पता लगाओ कि चर्चा थ्रेड पर की गई यह टिप्पणी, कम्यूनिटी दिशा-निर्देशों का पालन करती है या नहीं. अगर किसी टिप्पणी में इनमें से एक या इससे ज़्यादा वजहें शामिल हैं, तो वह कम्यूनिटी दिशा-निर्देशों का पालन नहीं करती: गाली-गलौज, अपमानजनक भाषा, नफ़रत फैलाने वाला भाषण”. अगर समीक्षा में यह पता चलता है कि टिप्पणी कम्यूनिटी दिशा-निर्देशों का पालन करती है, तो {true} वैल्यू दिखाएं. अगर ऐसा नहीं है, तो {false, reason_for_flag} दिखाएं.”
• गणित: गणित से जुड़े सवालों के जवाब देने में मॉडल अब ज़्यादा सटीक है. उदाहरण के लिए: “अगर मुझे हर साल 26 बार सैलरी मिलती है, तो मुझे हर बार कितनी सैलरी सेव करनी चाहिए, ताकि एक साल में 10,000 डॉलर सेव किए जा सकें?”
• समय को समझना: अब मॉडल, समय के बारे में ज़्यादा बेहतर तरीके से सोच-विचार कर सकता है. इससे, कैलेंडर, रिमाइंडर, और अलार्म से जुड़े इस्तेमाल के उदाहरणों में ज़्यादा सटीक नतीजे मिलते हैं. उदाहरण के लिए: “इवेंट 18 अगस्त को शाम 6 बजे है. इसका रिमाइंडर, इवेंट से 10 घंटे पहले भेजा जाना चाहिए. रिमाइंडर भेजने का समय और तारीख बताओ.”
• इमेज की बारीक़ी से पहचान: ओसीआर (ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन) का इस्तेमाल करने वाले मामलों में, अब ज़्यादा सटीक नतीजे मिलेंगे. जैसे, चार्ट को समझना, विज़ुअल डेटा निकालने की सुविधा, और लिखावट को पहचानना.

इन मॉडल को झलक वाले मॉडल में डाउनलोड करने के लिए, आज ही डेवलपर के लिए झलक में शामिल हों. साथ ही, अगली जनरेशन की सुविधाओं को तुरंत बनाना शुरू करें.

मॉडल की टेस्टिंग शुरू करना

डेवलपर के लिए झलक वर्शन की गाइड में दिए गए निर्देशों का पालन करके, कोड के बिना मॉडल को आज़माया जा सकता है. अगर आपको इन मॉडल को अपने मौजूदा वर्कफ़्लो के साथ इंटिग्रेट करना है, तो हमने इसे आसान बना दिया है. अपने प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने और ML Kit Prompt API की मदद से बनाने के लिए, Android Studio पर जाएं. हमने मॉडल तय करने की नई सुविधा लॉन्च की है. इसकी मदद से, टेस्टिंग के लिए E2B (तेज़) या E4B (पूरी) वैरिएंट को टारगेट किया जा सकता है.

// Define the configuration with a specific track and preference
val previewFullConfig = generationConfig {
    modelConfig = ModelConfig {
        releaseTrack = ModelReleaseTrack.PREVIEW
        preference = ModelPreference.FULL
    }
}

// Initialize the GenerativeModel with the configuration
val previewModel = GenerativeModel.getClient(previewFullConfig)

// Verify that the specific preview model is available
val previewModelStatus = previewModel.checkStatus()
if (previewModelStatus == FeatureStatus.AVAILABLE) {
    // Proceed with inference
    val response = previewModel.generateContent("If I get 26 paychecks per year, how much I should contribute each paycheck to reach my savings goal of $10k over the course of a year? Return only the amount.")

} else {
    // Handle the case where the preview model is not available
    // (e.g., print out log statements)
}

डेवलपर के लिए झलक के दौरान क्या होगा

इस डेवलपर प्रीव्यू का मकसद, आपको अपने ऐप्लिकेशन के लिए प्रॉम्प्ट की सटीकता को बेहतर बनाने और इस्तेमाल के नए उदाहरणों को एक्सप्लोर करने में मदद करना है.

हम प्रीव्यू की अवधि के दौरान, कई अपडेट करेंगे. इनमें Prompt API में टूल कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, सिस्टम प्रॉम्प्ट, और थिंकिंग मोड के लिए सहायता शामिल है. इससे Gemma 4 की नई सुविधाओं का पूरा फ़ायदा लेना आसान हो जाएगा. साथ ही, परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने में भी मदद मिलेगी. 

प्रीव्यू मॉडल, AICore की सुविधा वाले डिवाइसों पर टेस्ट किए जा सकते हैं. ये मॉडल, Google, MediaTek, और Qualcomm Technologies के स्पेशलिस्ट एआई ऐक्सलरेटर की नई जनरेशन पर काम करेंगे. अन्य डिवाइसों पर, मॉडल शुरू में सीपीयू पर काम करेंगे. हालांकि, यह फ़ाइनल प्रोडक्शन परफ़ॉर्मेंस को नहीं दिखाता है. अगर आपके डिवाइस में AICore की सुविधा नहीं है, तो AI Edge Gallery ऐप्लिकेशन के ज़रिए भी इन मॉडल को टेस्ट किया जा सकता है. हम आने वाले समय में ज़्यादा डिवाइसों के लिए यह सुविधा उपलब्ध कराएंगे.

शुरू करने का तरीका

क्या आप यह जानने के लिए तैयार हैं कि Gemma 4 आपके उपयोगकर्ताओं के लिए क्या-क्या कर सकता है?

1. ऑप्ट-इन करें: AICore की डेवलपर के लिए उपलब्ध झलक के लिए साइन अप करें.
2. डाउनलोड करें: ऑप्ट-इन करने के बाद, Gemma 4 के नए मॉडल को सीधे तौर पर, टेस्ट के लिए इस्तेमाल किए जा सकने वाले डिवाइस पर डाउनलोड किया जा सकता है.
3. बनाएं: नए मॉडल को टारगेट करने के लिए, ML Kit को लागू करने का तरीका अपडेट करें. इसके बाद, Android Studio में ऐप्लिकेशन बनाना शुरू करें.