Google publica el modelo abierto más inteligente Gemma 4. Cambia completamente a la licencia Apache 2.0, con un rendimiento que se acerca al de la gran IA de código cerrado.

Google ha anunciado oficialmente el lanzamiento de la nueva serie de modelos abiertos de próxima generación Gemma 4. El modelo adopta la misma arquitectura tecnológica que Gemini 3, cambia por completo a una licencia Apache 2.0 favorable para el negocio, y se centra en su potente capacidad de ejecución local.
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(Añadido de contexto: Predicción de desastres naturales con IA》Google lanzó el framework «Groundsource», usando Gemini para convertir noticias globales en 2,6 millones de datos vitales)

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• Se lanzan cuatro versiones a la vez, y también se puede ejecutar sin problemas en local
• Soporte de ventana de 256K, multimodal nativo y llamadas a funciones
• El rendimiento se acerca a titanes, y las valoraciones de la comunidad son sobresalientes

Google vuelve a lanzar una gran sorpresa en el ámbito de la IA de código abierto. La última noticia oficial es el lanzamiento de la serie «Gemma 4», que se presenta como el modelo abierto más inteligente de su catálogo. Gemma 4 hereda directamente las técnicas de investigación de nivel mundial del modelo insignia Gemini 3, aportando una capacidad de razonamiento y flujos de trabajo orientados a agentes (Agentic) de manera revolucionaria. Lo más destacado para la comunidad es que Google, esta vez, respondió al clamor de los desarrolladores: cambió por completo a una licencia Apache 2.0 favorable para el negocio, permitiendo a los usuarios construir de forma libre y desplegar de manera segura en cualquier entorno, con control total sobre sus propios datos y su infraestructura.

Acabamos de lanzar Gemma 4: nuestros modelos abiertos más inteligentes hasta la fecha.

Construido a partir de la misma investigación de clase mundial que Gemini 3, Gemma 4 lleva una inteligencia innovadora directamente a tu propio hardware para un razonamiento avanzado y flujos de trabajo orientados a agentes.

Publicado bajo una licencia… pic.twitter.com/W6Tvj9CuHW

— Google (@Google) 2 de abril de 2026

Se lanzan cuatro versiones a la vez, y también se puede ejecutar sin problemas en local

Para satisfacer diferentes necesidades de hardware y escenarios de aplicación, Gemma 4 se lanza en cuatro versiones de distintos tamaños. La versión más ligera, E2B (2B de parámetros), está diseñada específicamente para dispositivos móviles y dispositivos de borde como navegadores; E4B (4B de parámetros) busca un equilibrio entre rendimiento y eficiencia, con soporte más nativo para entrada visual y de audio. Y en el lado de alto rendimiento, A4B de 26B usa una arquitectura de expertos mixtos (MoE); al razonar, solo se activan aproximadamente 4B de parámetros, reduciendo drásticamente los requisitos de memoria, y aun así permite un funcionamiento fluido incluso en hardware de consumo como un Mac Mini con 24GB de memoria. El modelo denso de 31B de gama más alta es el buque insignia de rendimiento de la serie.

Soporte de ventana de 256K, multimodal nativo y llamadas a funciones

En cuanto a especificaciones técnicas, las versiones de gran modelo de Gemma 4 alcanzan como máximo una ventana de contexto de hasta 256K tokens, lo que permite a los desarrolladores procesar de una sola vez un repositorio completo de código o grandes volúmenes de datos de documentos. Además de admitir de forma nativa el procesamiento de texto e imágenes (E2B y E4B también admiten entrada de audio), Gemma 4 cuenta con una potente capacidad nativa de llamadas a funciones (Function Calling), capaz de generar de manera estable JSON estructurado para construir aplicaciones de agentes autónomos. Además, sus datos de entrenamiento abarcan más de 140 lenguajes, con una alta aplicabilidad global.

El rendimiento se acerca a titanes, y las valoraciones de la comunidad son sobresalientes

Gemma 4 destaca por una «eficiencia por token» extremadamente alta. Según datos de rankings de modelos abiertos como AI Arena, Gemma-4-31B actualmente ocupa el puesto 3 entre los modelos abiertos; su desempeño general incluso es comparable al de Qwen3.5-397B, de tamaño muy grande, pero su escala es solo una décima parte de la de este último. En los benchmarks de razonamiento de nivel de posgrado (GPQA Diamond), la versión de 31B también estableció un impresionante 84.3%.

Veamos cómo el modelo abierto Gemma ha progresado a lo largo de sus últimos tres versiones.
– Gemma 4 se sitúa 100 puestos por encima de Gemma 3
– Gemma 3 se sitúa 87 puestos por encima de Gemma 2

Los tres modelos de @GoogleDeepMind tienen un tamaño aproximadamente similar (31B, 27B, 27B), y estas mejoras llegaron solo con 9 y 13… https://t.co/9JnbveYzwT pic.twitter.com/JQtTz09Y1A

— Arena.ai (@arena) 2 de abril de 2026

Actualmente, los desarrolladores ya pueden probar directamente Gemma 4 en Google AI Studio, o ir a plataformas como Hugging Face y Ollama para descargar modelos con pesos. La comunidad también siguió rápidamente la tendencia y lanzó versiones cuantizadas optimizadas para GPU. Sin embargo, algunos desarrolladores señalan que, al enfrentarse a entornos reales y complejos de depuración de código, todavía hay margen de optimización en Gemma 4. Pero, en general, el lanzamiento de código abierto sin duda inyecta una dosis de fuerza en la promoción de la soberanía digital y las aplicaciones de IA en local.