Gemma 4 stiže na PC: Google i NVIDIA guraju AI iz clouda direktno na vaš stol
Nova generacija umjetne inteligencije više nije rezervirana samo za cloud servise i podatkovne centre. Google je predstavio Gemma 4, open-source model koji u suradnji s NVIDIA donosi ozbiljnu AI snagu izravno na osobna računala i čak kompaktne uređaje. Riječ je o potezu koji bi mogao promijeniti način na koji koristimo umjetnu inteligenciju, jer se fokus sve više pomiče prema lokalnom izvođenju bez potrebe za stalnom internetskom vezom.
Gemma 4 dolazi u četiri varijante, od najmanjih modela poput E2B i E4B pa sve do snažnijih verzija 26B i 31B. Manji modeli dizajnirani su za rad na uređajima s ograničenim resursima i omogućuju gotovo trenutačan odgovor bez latencije, čak i potpuno offline. S druge strane, veći modeli ciljaju napredne korisnike, programere i kompleksne AI zadatke te su optimizirani za rad na RTX grafičkim karticama i naprednijim AI sustavima.
Jedna od najvećih novosti je multimodalnost. Gemma 4 može istovremeno razumjeti i obrađivati tekst i slike unutar jednog upita, bez dodatnih postavki. To znači da korisnici mogu kombinirati više fotografija i tekstualnih uputa te dobiti kontekstualno precizne odgovore u stvarnom vremenu. Uz to, model podržava više od 35 jezika, a treniran je na više od 140, što ga čini izuzetno fleksibilnim za globalnu primjenu. Važan korak naprijed vidi se i u području automatizacije. Gemma 4 podržava tzv. pozivanje funkcija, što omogućuje modelu da komunicira s vanjskim alatima i servisima. Upravo ta sposobnost čini temelj modernih AI agenata koji mogu samostalno izvršavati zadatke, donositi odluke i upravljati procesima bez stalne intervencije korisnika. S tehničke strane, NVIDIA je odradila ključnu optimizaciju. Zahvaljujući Tensor Core jezgrama i CUDA ekosustavu, Gemma 4 može učinkovito raditi na GPU-ovima uz visoku propusnost i nisku latenciju. To omogućuje lokalno izvođenje složenih AI zadataka koje su do sada bile rezervirane za servere.
Za korisnike koji žele isprobati Gemmu 4 na vlastitom računalu, proces je relativno jednostavan. Model se može pokrenuti putem alata kao što su Ollama ili llama.cpp, dok platforme poput Unslotha nude dodatne mogućnosti optimizacije i prilagodbe modela prema specifičnim potrebama. Ono što je posebno zanimljivo jest činjenica da se umjetna inteligencija ovime sve više “seli” na osobne uređaje. Umjesto ovisnosti o cloud infrastrukturi, korisnici dobivaju veću kontrolu nad podacima, veću privatnost i brže odgovore.
Zaključno, Gemma 4 predstavlja jasan signal u kojem smjeru ide razvoj AI tehnologije. Kombinacija otvorenog pristupa, snažnog hardvera i lokalnog izvođenja mogla bi ubrzati širenje umjetne inteligencije među širim krugom korisnika i dodatno promijeniti način na koji svakodnevno koristimo računala.
