Google Gemma 4: AI open source offline su smartphone e PC, le novità

Google DeepMind ha annunciato ieri 2 aprile 2026 il lancio di Gemma 4, la nuova famiglia di modelli di intelligenza artificiale open source che rappresenta il salto generazionale più significativo del progetto Gemma. Non è un aggiornamento incrementale: Gemma 4 introduce capacità agentiche native, supporto multimodale per testo, immagini e audio, una finestra di contesto fino a 256.000 token e — novità assoluta per questa famiglia — una licenza Apache 2.0 completamente permissiva anche per uso commerciale.

La notizia più rilevante per gli utenti Android: Gemma 4 è la base tecnologica su cui sarà costruito Gemini Nano 4, il motore AI on-device che Google prevede di portare sui flagship Android entro la fine del 2026.

Quattro modelli per quattro contesti d’uso diversi

Google DeepMind rilascia Gemma 4 in quattro taglie, progettate per coprire scenari che vanno dagli smartphone di fascia alta ai workstation professionali.

I modelli E2B ed E4B — dove la “E” sta per “effective”, ovvero parametri effettivi — sono pensati per l’esecuzione su dispositivi mobili e dispositivi edge. Funzionano completamente offline, senza connessione a internet e senza chiavi API. Sono stati sviluppati in stretta collaborazione con il team Google Pixel e con i produttori di chip Qualcomm e MediaTek, e supportano nativamente anche l’audio come input, oltre a testo e immagini. La finestra di contesto arriva a 128.000 token. L’E2B è ottimizzato per la massima velocità e bassa latenza; l’E4B punta su una maggiore qualità di ragionamento, pur rimanendo nel perimetro della RAM e della batteria di uno smartphone.

Il modello da 26 miliardi di parametri con architettura Mixture of Experts (MoE) è pensato per PC e workstation. Nonostante le dimensioni, attiva solo 3,8 miliardi di parametri durante l’inferenza — quindi ragiona quasi alla velocità di un modello da 4 miliardi, con un consumo di risorse paragonabile. Il modello Dense da 31 miliardi di parametri è la variante più capace della famiglia, ottimizzata per la qualità assoluta e per il fine-tuning su hardware professionale. La sua finestra di contesto arriva a 256.000 token.

Prestazioni da vertice della categoria

I risultati sui benchmark posizionano Gemma 4 ai vertici del panorama open source. Il modello da 31 miliardi occupa la terza posizione assoluta tra i modelli open weight sull’Arena AI leaderboard, con un punteggio LMArena stimato di 1.452. Il 26B MoE si colloca al sesto posto, con un punteggio di 1.441 — raggiunto attivando solo 4 miliardi di parametri. Google afferma che Gemma 4 supera modelli con una dimensione fino a venti volte superiore in termini di parametri totali.

Sul fronte delle prestazioni hardware, rispetto alla generazione precedente i nuovi modelli sono fino a quattro volte più veloci e consumano fino al 60% meno energia — un dato particolarmente rilevante per i modelli pensati per i dispositivi mobili.

Multimodalità, ragionamento e 140 lingue

Tutti e quattro i modelli della famiglia Gemma 4 supportano testo e immagini come input, con gestione di risoluzioni e formati variabili. I modelli E2B ed E4B aggiungono il supporto nativo all’audio — fino a 30 secondi — e al video come sequenza di frame, fino a 60 secondi.

Gemma 4 è addestrato su oltre 140 lingue, con un dataset che include testi web, codice, immagini e audio con data di taglio gennaio 2025. Il supporto multilingue include anche l’italiano.

Un’altra novità di rilievo è la modalità di ragionamento integrata. Tutti i modelli possono operare in una modalità “thinking” che permette di elaborare la risposta passo per passo prima di fornirla — una funzione utile per compiti complessi che richiedono ragionamento a catena.

Apache 2.0: una licenza che cambia le regole

Per la prima volta nella storia del progetto Gemma, Google adotta la licenza Apache 2.0 su tutti i modelli della famiglia. Questo significa che chiunque — sviluppatori, aziende, ricercatori — può usare, modificare e redistribuire i modelli senza royalty e senza obbligo di rilasciare il codice sorgente. Le versioni precedenti di Gemma erano rilasciate sotto una licenza proprietaria più restrittiva.

Google descrive questa scelta come garanzia di “sovranità digitale” — la possibilità per le organizzazioni di mantenere il pieno controllo su dati, infrastruttura e modelli, senza dipendere da server esterni.

La strada verso Gemini Nano 4

Per gli sviluppatori Android, il lancio di Gemma 4 ha una valenza ulteriore. I modelli E2B ed E4B sono già disponibili in anteprima tramite il programma AICore Developer Preview, rispettivamente come “Gemini Nano 4 Fast” e “Gemini Nano 4 Full”. Il codice scritto oggi per Gemma 4 sarà direttamente compatibile con Gemini Nano 4 quando arriverà sui dispositivi consumer entro fine 2026 — un vantaggio temporale concreto per chi inizia a sviluppare applicazioni AI on-device ora.

I modelli girano sugli acceleratori AI più recenti di Google, MediaTek e Qualcomm. Per i dispositivi non compatibili con AICore, Google mette a disposizione l’app AI Edge Gallery per i test.

Fonti: