Компания Google представила новую мультимодальную модель искусственного интеллекта Gemma 4 12B, созданную специально для локального запуска на потребительских ноутбуках. Для стабильной работы нейросети потребуется устройство с объемом оперативной памяти не менее 16 ГБ.
Эффективная архитектура без использования энкодеров
Новая модель с 12 миллиардами параметров призвана занять среднюю нишу в семействе ИИ от Google. Ранее компания выпустила мобильные версии Gemma E2B и E4B для смартфонов на базе Android и iOS, а также ресурсоемкие флагманские модификации 26B MoE и 31B Dense, требующие мощных графических ускорителей. Gemma 4 12B предлагает оптимальный баланс производительности и требований к аппаратному обеспечению.
Главной технологической особенностью новинки стал отказ от традиционных энкодеров — промежуточных блоков, которые обычно преобразуют сторонние типы данных (картинки или звук) для анализа языковой моделью. Это первая среднеразмерная модель Google, которая поддерживает нативную обработку звука напрямую. Использование архитектуры без энкодеров позволило минимизировать задержки при обработке информации и значительно снизить нагрузку на оперативную память.
Для работы с изображениями используется облегченный модуль, который передает визуальные данные напрямую в большую языковую модель с помощью базовых математических преобразований. Обработка аудио происходит аналогичным образом: входящий звуковой сигнал проецируется непосредственно в пространство текстовых токенов. В результате ноутбуки без специализированных ИИ-чипов могут быстро и эффективно справляться со сложными мультимодальными запросами, объединяющими текст, звук и графику.
Высокая производительность и доступность
По данным тестирования, Gemma 4 12B демонстрирует производительность, сопоставимую с гораздо более крупной моделью Gemma 4 26B MoE. При этом новинка полностью оптимизирована для работы на стандартных пользовательских компьютерах.
Оценить возможности новой нейросети можно на нескольких популярных площадках:
- LM Studio
- Ollama
- Google AI Edge Gallery
Для разработчиков и энтузиастов, желающих запустить нейросеть локально, файлы конфигурации и веса модели уже доступны для загрузки на специализированных платформах Hugging Face и Kaggle.
