Anuncio de Gemma 4 en la versión preliminar para desarrolladores de AICore

En Google, nos comprometemos a llevar los modelos de IA más potentes directamente a los dispositivos Android que llevas en el bolsillo. Hoy nos complace anunciar el lanzamiento de nuestro modelo abierto de vanguardia más reciente: Gemma 4.

Estos modelos son la base de la próxima generación de Gemini Nano, por lo que el código que escribas hoy para Gemma 4 funcionará automáticamente en los dispositivos compatibles con Gemini Nano 4 que estarán disponibles más adelante este año. Con Gemini Nano 4, te beneficiarás de nuestras optimizaciones de rendimiento adicionales para que puedas realizar envíos a producción en todo el ecosistema de Android con la inferencia integrada en el dispositivo más eficiente.

Puedes obtener acceso anticipado a este modelo hoy mismo a través de la versión preliminar para desarrolladores de AICore.

Selecciona el modelo Gemini Nano 4 Fast en la IU de la versión preliminar para desarrolladores para ver su velocidad de inferencia ultrarrápida en acción antes de escribir código.

Como Gemma 4 admite de forma nativa más de 140 idiomas, puedes esperar experiencias multilingües localizadas mejoradas para tu público global. Además, Gemma 4 ofrece un rendimiento líder en la industria con comprensión multimodal, lo que permite que tus apps entiendan y procesen texto, imágenes y audio. Para brindarte el mejor equilibrio entre rendimiento y eficiencia, Gemma 4 en Android viene en dos tamaños:

• E4B: Está diseñado para ofrecer una mayor capacidad de razonamiento y realizar tareas complejas.
• E2B: Optimizado para una velocidad máxima (3 veces más rápido que el modelo E4B) y una latencia más baja.

El nuevo modelo es hasta 4 veces más rápido que las versiones anteriores y usa hasta un 60% menos de batería. A partir de hoy, puedes experimentar con funciones mejoradas, como las siguientes:

• Razonamiento: Ahora se puede esperar que los comandos de cadena de pensamiento y las declaraciones condicionales devuelvan resultados de mayor calidad. Por ejemplo: “Determina si el siguiente comentario de un hilo de conversación cumple con los lineamientos de la comunidad. The comment does not pass the community guideline if it contains one or more of these reason_for_flag: profanity, derogatory language, hate speech”. If the review passes the community guidelines, return {true}. De lo contrario, devuelve {false, reason_for_flag}”.
• Matemáticas: Con mejores habilidades matemáticas, el modelo ahora puede responder preguntas con mayor precisión. Por ejemplo: “Si recibo 26 cheques de pago por año, ¿cuánto debo aportar de cada cheque para alcanzar mi objetivo de ahorro de USD 10,000 en el transcurso de un año?”.
• Comprensión del tiempo: El modelo ahora es más capaz cuando razona sobre el tiempo, lo que lo hace más preciso para casos de uso que involucran calendarios, recordatorios y alarmas. Por ejemplo: “El evento es el 18 de agosto a las 6 p.m. y se debe enviar un recordatorio 10 horas antes. Devuelve la hora y la fecha en que se debe enviar el recordatorio”.
• Comprensión de imágenes: Los casos de uso que involucran OCR (reconocimiento óptico de caracteres), como la comprensión de gráficos, la extracción de datos visuales y el reconocimiento de escritura a mano, ahora devolverán resultados más precisos.

Únete hoy mismo a la versión preliminar para desarrolladores para descargar estos modelos en versión preliminar y comenzar a crear funciones de nueva generación de inmediato.

Comienza a probar el modelo

Puedes probar el modelo sin código siguiendo la guía de la Versión preliminar para desarrolladores. Si quieres integrar estos modelos directamente en tu flujo de trabajo existente, lo hicimos sin problemas. Ve a Android Studio para definir mejor tu instrucción y compilar con la conocida API de Prompt de ML Kit. Presentamos una nueva función para especificar un modelo, lo que te permite segmentar las variantes E2B (rápida) o E4B (completa) para realizar pruebas.

// 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)
}

Qué esperar durante la versión preliminar para desarrolladores

El objetivo de esta Versión preliminar para desarrolladores es darte una ventaja para mejorar la precisión de las instrucciones y explorar nuevos casos de uso para tus apps específicas.

Realizaremos varias actualizaciones durante el período de versión preliminar, incluida la compatibilidad con llamadas a herramientas, resultados estructurados, instrucciones del sistema y modo de pensamiento en la API de Prompt, lo que facilitará el aprovechamiento de las nuevas funciones de Gemma 4, así como optimizaciones significativas del rendimiento. 

Los modelos de vista previa están disponibles para pruebas en dispositivos compatibles con AICore. Estos modelos se ejecutarán en la última generación de aceleradores de IA especializados de Google, MediaTek y Qualcomm Technologies. En otros dispositivos, los modelos se ejecutarán inicialmente en una implementación de CPU que no es representativa del rendimiento de producción final. Si tu dispositivo no tiene AICore habilitado, también puedes probar estos modelos a través de la app de AI Edge Gallery. En el futuro, brindaremos compatibilidad con más dispositivos.

Cómo comenzar

¿Todo listo para ver lo que Gemma 4 puede hacer por tus usuarios?

1. Habilita la función: Regístrate en la Versión preliminar para desarrolladores de AICore.
2. Descarga: Una vez que aceptes participar, podrás activar la descarga de los modelos de Gemma 4 más recientes directamente en tu dispositivo de prueba compatible.
3. Compila: Actualiza tu implementación de ML Kit para que se oriente a los modelos nuevos y comienza a compilar en Android Studio.