Di Google, kami berkomitmen untuk menghadirkan model AI tercanggih langsung ke perangkat Android di saku Anda. Hari ini, dengan senang hati kami mengumumkan rilis model terbuka canggih terbaru kami: Gemma 4.

Model ini adalah fondasi untuk Gemini Nano generasi berikutnya, sehingga kode yang Anda tulis hari ini untuk Gemma 4 akan otomatis berfungsi di perangkat yang kompatibel dengan Gemini Nano 4 yang akan tersedia tahun ini. Dengan Gemini Nano 4, Anda akan mendapatkan manfaat dari pengoptimalan performa tambahan kami sehingga Anda dapat mengirimkan ke produksi di seluruh ekosistem Android dengan inferensi di perangkat yang paling efisien.

Anda bisa mendapatkan akses awal ke model ini hari ini melalui Pratinjau Developer AICore.

Pilih model Gemini Nano 4 Fast di UI Pratinjau Developer untuk melihat kecepatan inferensinya yang sangat cepat sebelum Anda menulis kode apa pun

Karena Gemma 4 secara native mendukung lebih dari 140 bahasa, Anda dapat mengharapkan pengalaman multibahasa yang dilokalkan dan lebih baik untuk audiens global Anda. Selain itu, Gemma 4 menawarkan performa terbaik di industri dengan pemahaman multimodal, sehingga aplikasi Anda dapat memahami dan memproses teks, gambar, dan audio. Untuk memberikan keseimbangan terbaik antara performa dan efisiensi, Gemma 4 di Android hadir dalam dua ukuran:

• E4B: Dirancang untuk kemampuan penalaran yang lebih tinggi dan tugas yang kompleks.
• E2B: Dioptimalkan untuk kecepatan maksimum (3x lebih cepat daripada model E4B!) dan latensi yang lebih rendah.

Model baru ini hingga 4x lebih cepat daripada versi sebelumnya dan menggunakan daya baterai hingga 60% lebih sedikit. Mulai hari ini, Anda dapat bereksperimen dengan kemampuan yang ditingkatkan, termasuk:

• Alasan: Perintah penalaran berantai dan pernyataan bersyarat kini diharapkan memberikan hasil yang lebih berkualitas. Misalnya: “Tentukan apakah komentar berikut untuk rangkaian diskusi mematuhi pedoman komunitas. Komentar tidak lulus pedoman komunitas jika berisi satu atau beberapa reason_for_flag berikut: profanity, derogatory language, hate speech”. Jika ulasan lulus pedoman komunitas, tampilkan {true}. Jika tidak, tampilkan {false, reason_for_flag}.”
• Matematika: Dengan kemampuan matematika yang lebih baik, model kini dapat menjawab pertanyaan dengan lebih akurat. Misalnya: “Jika saya menerima 26 kali gaji per tahun, berapa banyak yang harus saya sisihkan dari setiap gaji untuk mencapai target tabungan sebesar Rp100.000.000 selama setahun?”
• Pemahaman waktu: Model kini lebih mumpuni dalam penalaran tentang waktu, sehingga lebih akurat untuk kasus penggunaan yang melibatkan kalender, pengingat, dan alarm. Misalnya: “Acara akan berlangsung pada 18 Agustus pukul 18.00, dan pengingat harus dikirim 10 jam sebelum acara. Tampilkan waktu dan tanggal pengingat harus dikirim.”
• Pemahaman gambar: Kasus penggunaan yang melibatkan OCR (Pengenalan Karakter Optik) - seperti pemahaman diagram, ekstraksi data visual, dan pengenalan tulisan tangan - kini akan memberikan hasil yang lebih akurat.

Bergabunglah dengan Pratinjau Developer hari ini untuk mendownload model ini dalam model pratinjau dan mulai membangun fitur generasi berikutnya secara langsung.

Mulai menguji model

Anda dapat mencoba model tanpa kode dengan mengikuti panduan Pratinjau Developer. Jika Anda ingin langsung mengintegrasikan model ini dengan alur kerja yang ada, kami telah mempermudahnya. Buka Android Studio untuk menyempurnakan perintah dan membangun dengan ML Kit Prompt API yang sudah dikenal. Kami telah memperkenalkan kemampuan baru untuk menentukan model, sehingga Anda dapat menargetkan varian E2B (cepat) atau E4B (lengkap) untuk pengujian.

  // 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)
}

Proses selanjutnya selama Pratinjau Developer

Tujuan Pratinjau Developer ini adalah untuk memberi Anda permulaan yang baik dalam memperbaiki akurasi perintah dan menjelajahi kasus penggunaan baru untuk aplikasi spesifik Anda.

Kami akan melakukan beberapa update selama periode pratinjau, termasuk dukungan untuk panggilan alat, output terstruktur, perintah sistem, dan mode berpikir di Prompt API, sehingga memudahkan Anda memanfaatkan sepenuhnya kemampuan baru di Gemma 4 serta pengoptimalan performa yang signifikan. 

Model pratinjau tersedia untuk pengujian di perangkat yang mendukung AICore. Model ini akan berjalan di akselerator AI khusus generasi terbaru dari Google, MediaTek, dan Qualcomm Technologies. Di perangkat lain, model awalnya akan berjalan pada implementasi CPU yang tidak mewakili performa produksi akhir. Jika perangkat Anda tidak kompatibel dengan AICore, Anda juga dapat menguji model ini melalui aplikasi AI Edge Gallery. Kami akan memberikan dukungan untuk lebih banyak perangkat pada masa mendatang.

Cara memulai

Siap melihat kemampuan Gemma 4 untuk pengguna Anda?

1. Memilih untuk ikut serta: Daftar untuk Pratinjau Developer AICore.
2. Download: Setelah memilih ikut serta, Anda dapat memicu download model Gemma 4 terbaru langsung ke perangkat pengujian yang didukung.
3. Build: Perbarui penerapan ML Kit Anda untuk menargetkan model baru dan mulai membangun di Android Studio.