In Google, ci impegniamo a portare i modelli di AI più potenti direttamente sui dispositivi Android che hai in tasca. Oggi siamo felici di annunciare il rilascio del nostro ultimo modello open all'avanguardia: Gemma 4.

Questi modelli sono alla base della prossima generazione di Gemini Nano, quindi il codice che scrivi oggi per Gemma 4 funzionerà automaticamente sui dispositivi con Gemini Nano 4 che saranno disponibili entro la fine dell'anno. Con Gemini Nano 4, potrai usufruire delle nostre ottimizzazioni delle prestazioni aggiuntive per poter eseguire il deployment in produzione nell'ecosistema Android con l'inferenza on-device più efficiente.

Puoi ottenere l'accesso in anteprima a questo modello oggi stesso tramite l'anteprima per gli sviluppatori AICore.

Seleziona il modello veloce di Gemini Nano 4 nell'interfaccia utente dell'anteprima per gli sviluppatori per vedere la sua velocità di inferenza incredibilmente elevata in azione prima di scrivere qualsiasi codice

Poiché Gemma 4 supporta in modo nativo oltre 140 lingue, puoi aspettarti esperienze multilingue e localizzate migliorate per il tuo pubblico globale. Inoltre, Gemma 4 offre prestazioni leader del settore con la comprensione multimodale, consentendo alle tue app di comprendere ed elaborare testo, immagini e audio. Per offrirti il miglior equilibrio tra prestazioni ed efficienza, Gemma 4 su Android è disponibile in due dimensioni:

• E4B: progettato per una maggiore capacità di ragionamento e attività complesse.
• E2B: ottimizzato per la massima velocità (3 volte più veloce del modello E4B!) e una latenza inferiore.

Il nuovo modello è fino a 4 volte più veloce delle versioni precedenti e utilizza fino al 60% in meno di batteria. A partire da oggi, puoi sperimentare funzionalità migliorate, tra cui:

• Ragionamento: ora puoi aspettarti che i comandi chain-of-thought e le istruzioni condizionali restituiscano risultati di qualità superiore. Ad esempio: "Determina se il seguente commento per un thread di discussione rispetta le Norme della community. Il commento non rispetta le Norme della community se contiene uno o più dei seguenti motivi_per_segnalazione: linguaggio volgare, linguaggio dispregiativo, incitamento all'odio". Se la revisione rispetta le Norme della community, restituisci {true}. In caso contrario, restituisci {false, reason_for_flag}."
• Matematica: grazie a migliori competenze matematiche, il modello ora può rispondere alle domande in modo più accurato. Ad esempio: "Se ricevo 26 stipendi all'anno, quanto devo versare per ogni stipendio per raggiungere il mio obiettivo di risparmio di 10.000 $nel corso di un anno?"
• Comprensione del tempo: il modello ora è più efficace nel ragionare sul tempo, il che lo rende più preciso per i casi d'uso che coinvolgono calendari, promemoria e sveglie. Ad esempio: "L'evento si terrà alle 18:00 del 18 agosto e un promemoria deve essere inviato 10 ore prima dell'evento. Restituisci l'ora e la data in cui deve essere inviato il promemoria."
• Comprensione delle immagini: i casi d'uso che coinvolgono l'OCR (riconoscimento ottico dei caratteri), come la comprensione dei grafici, l'estrazione di dati visivi e il riconoscimento della scrittura a mano, ora restituiranno risultati più accurati.

Partecipa oggi stesso all'anteprima per gli sviluppatori per scaricare questi modelli in anteprima e iniziare subito a creare funzionalità di nuova generazione.

Inizia a testare il modello

Puoi provare il modello senza codice seguendo la guida all'anteprima per gli sviluppatori. Se vuoi passare direttamente all'integrazione di questi modelli nel tuo workflow esistente, abbiamo semplificato la procedura. Vai ad Android Studio per perfezionare il prompt e creare con la nota API Prompt di ML Kit. Abbiamo introdotto una nuova funzionalità per specificare un modello, che ti consente di scegliere le varianti E2B (veloce) o E4B (completa) per i test.

  // 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)
}

Cosa aspettarsi durante l'anteprima per gli sviluppatori

L'obiettivo di questa anteprima per gli sviluppatori è darti un vantaggio iniziale per perfezionare l'accuratezza dei prompt ed esplorare nuovi casi d'uso per le tue app specifiche.

Durante il periodo di anteprima, apporteremo diversi aggiornamenti, tra cui il supporto per la chiamata di strumenti, l'output strutturato, i prompt di sistema e la modalità di ragionamento nell'API Prompt, per semplificare l'utilizzo completo delle nuove funzionalità di Gemma 4 e delle ottimizzazioni delle prestazioni significative. 

I modelli di anteprima sono disponibili per i test sui dispositivi con AICore. Questi modelli verranno eseguiti sull'ultima generazione di acceleratori AI specializzati di Google, MediaTek e Qualcomm Technologies. Su altri dispositivi, i modelli verranno inizialmente eseguiti su un'implementazione della CPU che non è rappresentativa delle prestazioni di produzione finali. Se il tuo dispositivo non è dotato di AICore, puoi testare questi modelli anche tramite l'app AI Edge Gallery. In futuro forniremo il supporto per altri dispositivi.

Come iniziare

Vuoi scoprire cosa può fare Gemma 4 per i tuoi utenti?

1. Attivazione: registrati per l' anteprima per gli sviluppatori AICore.
2. Download: una volta attivata, puoi attivare il download degli ultimi modelli di Gemma 4 direttamente sul dispositivo di test supportato.
3. Creazione: aggiorna l'implementazione di ML Kit per scegliere i nuovi modelli e inizia a creare in Android Studio.