Google lance la famille de modèles ouverts Gemma 4

Gemma 4 : Google lance une famille de quatre modèles IA en open source (Apache 2.0)

Google a lancé Gemma 4, sa nouvelle famille de modèles d'intelligence artificielle en open source, quelques jours avant le week-end de Pâques 2026. La gamme comprend quatre variantes baptisées E2B, E4B, 26B A4B et 31B, offrant respectivement 2,3, 4,5, 25,2 et 30,7 milliards de paramètres. Le modèle 26B A4B adopte une architecture Mixture of Experts (MoE), ce qui signifie que seuls 3,8 milliards de paramètres sont effectivement activés lors de chaque inférence, réduisant considérablement la puissance de calcul nécessaire. Tous les modèles sont multimodaux : ils traitent du texte et des images, les deux plus petits ajoutant la reconnaissance vocale. Les fenêtres de contexte atteignent 128 000 tokens pour les modèles E2B et E4B, et 256 000 tokens pour les deux plus grands. L'ensemble de la famille intègre un mode de raisonnement pas-à-pas, une prise en charge native des outils pour les workflows d'agents, ainsi que des capacités de génération et correction de code. La licence retenue est Apache 2.0, considérée comme l'une des plus permissives : elle autorise la modification, la distribution et l'usage commercial sans contrainte majeure, à condition de conserver les mentions de copyright. Ce changement de licence est la décision la plus significative de cette annonce. Jusqu'ici, Google publiait ses modèles Gemma sous une licence maison, les "Gemma Terms of Use", qui lui permettait de restreindre l'utilisation à sa discrétion. En passant à Apache 2.0, Google offre aux développeurs, entreprises et chercheurs une garantie juridique bien plus solide pour intégrer ces modèles dans des produits commerciaux ou des recherches sensibles. La diversité des tailles proposées, notamment les variantes à 2,3 et 4,5 milliards de paramètres, permet de faire tourner Gemma 4 directement sur des ordinateurs personnels ou des smartphones, sans envoyer de données vers des serveurs tiers. Pour les entreprises soucieuses de confidentialité ou les développeurs indépendants aux ressources limitées, c'est un argument concret et immédiat. Avec cette décision, Google rejoint un camp qui compte déjà Mistral avec son modèle 7B publié en septembre 2023, OpenAI avec gpt-oss-120b et Alibaba avec sa famille Qwen, tous distribués sous Apache 2.0. Meta reste en retrait avec ses modèles LLaMA, soumis à une licence plus restrictive. Le contexte concurrentiel est intense : le marché des modèles ouverts s'est considérablement animé ces dix-huit derniers mois, et Google cherche à s'y positionner comme un acteur sérieux face à des alternatives bien établies. L'annonce intervient également au moment où Anthropic durcit ses conditions d'accès pour les applications tierces sur ses modèles payants, un contraste saisissant qui renforce l'attrait de l'approche ouverte de Google. Les suites dépendront de l'adoption par la communauté et des benchmarks indépendants, mais la combinaison licence permissive et gamme de tailles variées donne à Gemma 4 de sérieux atouts pour s'imposer dans l'écosystème open source.

💬 La vraie nouvelle, c'est pas les 31 milliards de paramètres, c'est Apache 2.0. Google arrête de jouer avec ses licences maison qui laissaient planer un doute juridique permanent sur l'usage commercial, et ça change tout pour les boîtes qui hésitaient à s'engager. Le petit E2B à 2,3 milliards avec 128k de contexte qui tourne en local, bon, sur le papier c'est exactement ce qu'on attendait pour des usages RGPD-friendly. Reste à voir ce que les benchmarks indépendants vont donner, parce que Google sait aussi soigner ses annonces de Pâques.

Gemma 4 : le nouveau modèle d’IA de Google s’invite sur Nintendo Switch

Une développeuse a réussi à faire tourner Gemma 4, le modèle d'intelligence artificielle open source de Google, directement sur une Nintendo Switch, sans connexion à un serveur distant. L'exploit repose sur la version la plus compacte du modèle, publiée par Google en avril 2025 dans le cadre de sa gamme Gemma 4, qui décline plusieurs tailles allant de 1 à 27 milliards de paramètres. C'est la variante 1B, soit un milliard de paramètres, qui a été portée sur la console de Nintendo, dont le matériel repose sur une puce NVIDIA Tegra X1 et 4 Go de RAM partagée. Cet accomplissement illustre la progression rapide de la miniaturisation des modèles de langage et leur capacité à s'exécuter sur du matériel grand public, bien loin des serveurs GPU qui équipent habituellement ce type de charge de travail. Pour les développeurs embarqués et les constructeurs d'appareils connectés, cela ouvre des perspectives concrètes : intégrer des capacités d'inférence locale dans des terminaux à faible consommation, sans dépendance au cloud et sans coût de bande passante. Google a lancé la famille Gemma comme alternative ouverte à ses modèles propriétaires Gemini, ciblant explicitement les usages sur appareil. La Switch, conçue en 2017, n'était évidemment pas pensée pour l'IA générative, ce qui rend la démonstration d'autant plus symbolique. Elle s'inscrit dans une tendance plus large de course à l'efficience, où des acteurs comme Meta avec Llama, Microsoft avec Phi ou Apple avec ses modèles on-device cherchent tous à repousser les limites du possible sur silicium contraint.

Google annonce Gemma 4, ses modèles IA open source sous licence Apache 2.0

Google a lancé ce mercredi Gemma 4, sa nouvelle génération de modèles d'IA open-weight, disponible en quatre tailles optimisées pour un usage local. La gamme comprend notamment un modèle 26 milliards de paramètres en architecture Mixture of Experts (MoE) et un modèle dense de 31 milliards de paramètres, tous deux conçus pour tourner non quantifiés en format bfloat16 sur un seul GPU NVIDIA H100 de 80 Go. Quantifiés en précision réduite, ces modèles peuvent également fonctionner sur des cartes graphiques grand public. Autre changement majeur : Google abandonne sa licence propriétaire Gemma au profit de la licence Apache 2.0, bien plus permissive et largement adoptée dans l'écosystème open source. Ce passage à l'Apache 2.0 répond directement aux frustrations exprimées par les développeurs, qui se heurtaient jusqu'ici à des restrictions d'usage limitant l'intégration de Gemma dans des projets commerciaux ou open source. La licence Apache 2.0 supprime ces barrières et aligne Gemma sur les standards attendus pour des modèles véritablement ouverts. Sur le plan technique, le modèle 26B MoE n'active que 3,8 milliards de ses 26 milliards de paramètres en inférence, ce qui lui confère un débit en tokens par seconde nettement supérieur aux modèles de taille équivalente, réduisant ainsi la latence sur du matériel local. Le 31B Dense, lui, privilégie la qualité et est pensé pour être affiné sur des cas d'usage spécifiques. Gemma 3 avait été lancé il y a plus d'un an, et cette nouvelle version s'inscrit dans une dynamique de concurrence intense autour des modèles ouverts, où Meta (avec Llama), Mistral AI et d'autres acteurs se disputent l'adoption des développeurs. Google dispose d'un avantage structurel avec ses propres accélérateurs TPU et son infrastructure cloud, mais cherche également à s'imposer sur les machines locales, un segment en forte croissance depuis l'essor des inférences embarquées. Avec Gemma 4, l'entreprise tente de réconcilier puissance et accessibilité, tout en reprenant la main sur un écosystème open source qu'elle avait jusqu'ici abordé avec prudence.

💬 Le passage à Apache 2.0, c'est la vraie nouvelle ici, pas les 26B de paramètres. La licence Gemma d'avant rendait le modèle quasi inutilisable pour quoi que ce soit de sérieux, et Google le savait depuis des mois. Reste à voir si le 26B MoE tient ses promesses en local, mais sur le papier, activer 3,8B de paramètres pour le débit d'un petit modèle avec la qualité d'un grand, c'est exactement le genre de compromis qu'on attendait.

Google AI lance DiffusionGemma, un modèle MoE ouvert à 26B paramètres, jusqu'à 4 fois plus rapide par diffusion de texte

Google a publié DiffusionGemma, un modèle expérimental open source de 26 milliards de paramètres en architecture Mixture of Experts (MoE), sous licence Apache 2.0. Contrairement aux modèles de langage classiques qui génèrent les tokens un par un de gauche à droite, DiffusionGemma produit des blocs entiers de texte en parallèle, ce qui lui permet d'atteindre jusqu'à quatre fois la vitesse de génération des modèles autorégressifs traditionnels. Sur un GPU NVIDIA H100, il dépasse les 1 000 tokens par seconde ; sur un RTX 5090, il atteint plus de 700 tokens par seconde. Lors de l'inférence, seuls 3,8 milliards de paramètres sont activés. Le modèle, construit sur la base Gemma 4 26B-A4B, est multimodal : il traite du texte, des images et de la vidéo en entrée, dispose d'une fenêtre de contexte de 256 000 tokens, supporte plus de 140 langues et tient dans 18 Go de VRAM une fois quantifié, le rendant compatible avec les GPU grand public haut de gamme. L'intérêt principal de DiffusionGemma réside dans ses cas d'usage à contrainte de latence forte : édition de texte en ligne, itération rapide, génération de structures non linéaires. En déplaçant le goulot d'étranglement de la bande passante mémoire vers le calcul pur, le modèle exploite mieux les cœurs tensoriels inactifs des GPU locaux. Google cible explicitement les développeurs et chercheurs qui travaillent sur des workflows interactifs en local, où la vitesse prime sur la qualité absolue. L'entreprise est toutefois transparente sur le compromis : DiffusionGemma génère plus vite, mais sa qualité de sortie reste inférieure à celle de Gemma 4 autorégressif standard. Pour les productions critiques nécessitant une qualité maximale, Google recommande toujours ses modèles classiques. Le mécanisme au cœur de DiffusionGemma s'appelle Uniform State Diffusion, inspiré des générateurs d'images IA qui partent d'un bruit visuel pour le raffiner progressivement. Appliqué au texte, le modèle démarre avec un canvas de 256 tokens aléatoires, effectue plusieurs passes en attention bidirectionnelle, verrouille les tokens à haute confiance et les utilise comme contexte pour résoudre les positions adjacentes, jusqu'à ce que le texte converge. Cette attention bidirectionnelle, où chaque token peut en observer un autre dans n'importe quelle direction, tranche radicalement avec les modèles autorégressifs contraints à ne regarder qu'en arrière. Elle permet en outre une auto-correction en temps réel : si la confiance d'un token chute, le modèle peut le re-bruiter et le remplacer lors d'une passe suivante. Pour les sorties longues, Google a développé la Block Autoregressive Diffusion : une fois un bloc de 256 tokens finalisé, il est validé dans le cache KV et un nouveau canvas démarre, conditonné sur l'historique précédent. Cette approche hybride combine la vitesse du traitement parallèle et la stabilité séquentielle des architectures classiques.