Google lança Gemma 4, modelo de IA que roda em celulares e reconhece imagens

O Google acaba de liberar o Gemma 4, uma família de modelos de inteligência artificial de pesos abertos (isto é, cujo código e estrutura interna podem ser baixados e modificados por qualquer pessoa) que consegue rodar em computadores modestos e até em celulares. Segundo informou a Hugging Face (uma plataforma onde desenvolvedores compartilham e baixam modelos de IA já treinados), a novidade é que esses modelos são multimodais — entendem tanto texto quanto imagens — e mantêm qualidade próxima aos grandes modelos que só funcionam na nuvem, mas ocupam muito menos espaço e exigem muito menos poder de processamento.

A família inclui versões de tamanhos diferentes: a menor tem 2 bilhões de parâmetros (os "neurônios" do modelo, que definem sua capacidade), a média tem 9 bilhões e a maior tem 27 bilhões. Para ter ideia, modelos como o GPT-4 têm centenas de bilhões de parâmetros e precisam de servidores potentes para funcionar. O Gemma 4, por outro lado, foi desenhado para rodar em GPUs mais simples (as placas de vídeo que fazem os cálculos da IA) ou mesmo em chips ARM (o tipo de processador usado em celulares e tablets). A versão de 2 bilhões roda até no Jetson Nano (um computador pequeno e barato feito para rodar modelos de IA sem depender da internet).

Nos testes divulgados, o Gemma 4 de 27 bilhões ficou próximo ou acima de concorrentes conhecidos, como o Llama 3.3 (da Meta) e o Qwen 2.5 (da chinesa Alibaba), em tarefas de compreensão de texto, raciocínio lógico e até análise de imagens. A versão menor, de 2 bilhões, superou outros modelos compactos em vários benchmarks (os testes padronizados que medem a capacidade de um modelo). Isso importa porque, quanto menor o modelo, mais barato e rápido ele é para usar — especialmente em aplicações que precisam funcionar offline ou processar dados sensíveis sem enviá-los para a nuvem.

Para quem quer experimentar, o Gemma 4 já está disponível na Hugging Face e pode ser testado gratuitamente em plataformas como o Google Colab (um ambiente online para rodar código Python sem instalar nada no computador). O Google também disponibilizou ferramentas para adaptar o modelo a tarefas específicas — um processo chamado fine-tuning (ajuste fino), em que você retreina o modelo com exemplos do seu próprio domínio para melhorar seu desempenho em perguntas específicas. A empresa promete que versões ainda menores, otimizadas para celulares Android, chegarão em breve.