Google DeepMind 6 июня выпустила модель Gemma 4 12B с открытыми весами, содержащую около 12 миллиардов параметров, распространяемую по лицензии Apache 2.0. Для локального запуска на обычном ноутбуке требуется минимум 16 ГБ видеопамяти или унифицированной памяти. Главная особенность модели — «унифицированная» архитектура без кодировщика: визуальные и звуковые данные подаются напрямую в основной языковой модуль, без отдельного мультимодального кодировщика. Это первая модель среднего размера от Google с поддержкой встроенного аудиовхода. По словам Google, её базовые показатели производительности близки к более крупной модели MoE с 26 миллиардами параметров, при этом она занимает менее половины памяти.
С момента выпуска серия Gemma 4 была загружена более 150 миллионов раз. Веса модели уже доступны на Hugging Face и Kaggle, нативно поддерживаются популярными фреймворками для инференса, такими как vLLM, SGLang, MLX, llama.cpp, а также могут запускаться одним нажатием через LM Studio и Ollama. Google также открыла исходный код репозитория навыков Gemma Skills, который предоставляет стандартизированный набор инструментов для AI-агентов, построенных на базе Gemma. Кроме того, в тот же день вышло приложение Google AI Edge для macOS, позволяющее пользователям локально опробовать мультимодальные агентные рабочие процессы.