Gemma 4 dépasse les 2 millions de téléchargements

Google lance la famille de modèles ouverts Gemma 4

Google a lancé Gemma 4, une nouvelle famille de modèles d'IA open source conçue pour le raisonnement avancé et les capacités multimodales. Héritière de la série Gemma, cette offre s'inscrit dans la stratégie de Google DeepMind de proposer des modèles accessibles aux développeurs et chercheurs, utilisables localement ou dans le cloud. La famille comprend plusieurs variantes de tailles différentes, adaptées à des usages allant des appareils mobiles aux serveurs de production. L'arrivée de Gemma 4 renforce l'arsenal open source disponible pour les équipes techniques qui ne veulent pas dépendre exclusivement de modèles propriétaires via API. Les capacités multimodales — traitement combiné de texte et d'images — ouvrent la voie à des applications concrètes dans l'analyse documentaire, la vision par ordinateur et les assistants enrichis. Pour les entreprises soucieuses de confidentialité ou de coûts d'inférence, un modèle performant déployable en local représente un avantage opérationnel direct. Google s'inscrit ainsi dans une compétition ouverte avec Meta (LLaMA), Mistral et d'autres acteurs qui misent sur l'open source pour gagner l'adhésion des développeurs. La série Gemma, lancée début 2024, avait déjà rencontré un accueil favorable grâce à ses performances compétitives à taille réduite. Avec Gemma 4, Google cherche à consolider sa position dans cet écosystème, alors que le débat entre modèles ouverts et fermés reste central dans l'industrie de l'IA.

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.

NVIDIA optimise Gemma 4 pour les agents autonomes locaux, des GPU RTX aux serveurs Spark

Google et NVIDIA ont annoncé cette semaine une collaboration pour optimiser la nouvelle famille de modèles Gemma 4 sur les GPU NVIDIA, couvrant un spectre matériel allant des modules embarqués Jetson Orin Nano aux PC et stations de travail RTX, en passant par le superordinateur personnel DGX Spark. La gamme comprend quatre variantes — E2B, E4B, 26B et 31B — chacune ciblant un segment précis : les modèles E2B et E4B sont conçus pour une inférence ultra-rapide et hors-ligne sur des appareils à faible consommation, tandis que les 26B et 31B visent des cas d'usage plus exigeants comme le raisonnement complexe et les workflows de développement. Ces modèles multimodaux prennent en charge le texte, les images, la vidéo et l'audio, acceptent des entrées mixtes dans un même prompt, et couvrent nativement plus de 35 langues, avec un préentraînement sur plus de 140. Ils intègrent également un support natif pour les appels de fonctions structurés, fondement des architectures agentiques. L'enjeu principal est de rendre l'IA agentique accessible localement, sans dépendance au cloud. Jusqu'ici, faire tourner un assistant IA capable de raisonner, coder et interagir avec des fichiers personnels nécessitait soit une connexion internet, soit du matériel serveur coûteux. Avec Gemma 4 optimisé pour les Tensor Cores NVIDIA via CUDA, des machines grand public comme un PC équipé d'une RTX 5090 peuvent exécuter le modèle 31B avec des performances compétitives — les benchmarks réalisés avec llama.cpp (b7789) montrent un débit de génération de tokens mesurable à ISL 4096 et OSL 128. Des applications comme OpenClaw, déjà compatible avec ces nouveaux modèles, permettent de construire des agents locaux qui accèdent aux fichiers, applications et workflows de l'utilisateur en temps réel, sans que les données quittent la machine. Ce lancement s'inscrit dans une dynamique plus large d'ouverture des modèles de frontier, portée par Google DeepMind avec la famille Gemma depuis 2024. La collaboration avec NVIDIA vise à réduire le fossé entre les performances des modèles propriétaires cloud et ce qu'un développeur peut faire tourner chez lui. NVIDIA s'est associé à Ollama et llama.cpp pour simplifier le déploiement local, tandis qu'Unsloth propose dès le premier jour des versions quantifiées et optimisées pour le fine-tuning via Unsloth Studio. À mesure que la course aux modèles locaux s'intensifie — face à des acteurs comme Meta avec LLaMA ou Mistral AI — la capacité de Google à distribuer des modèles performants sur du matériel NVIDIA grand public représente un levier stratégique pour étendre l'écosystème Gemma bien au-delà des serveurs de données.

💬 Un 31B qui tourne sur une RTX sans toucher au cloud, c'est le verrou qui lâche enfin. Ce qui me convainc surtout, c'est l'écosystème autour (Ollama, Unsloth, llama.cpp dès J1) : si tu as du matériel NVIDIA chez toi, tu peux tester ça ce soir. Reste à voir si les perfs tiennent en conditions réelles, les benchmarks à contexte fixe c'est pas toujours très révélateur.

Gemma 4 : les meilleurs petits modèles multimodaux open source, nettement supérieurs à Gemma 3

Google DeepMind a lancé Gemma 4 les 1er et 2 avril 2026, une nouvelle famille de modèles open-weight qui marque le bond le plus significatif de la série depuis un an. Quatre variantes sont disponibles : un modèle dense de 31 milliards de paramètres, un modèle MoE de 26 milliards (avec seulement 4 milliards de paramètres actifs, baptisé 26B-A4B), et deux modèles compacts orientés mobile et IoT, l'E4B et l'E2B, dotés de capacités multimodales natives incluant texte, vision et audio. Tous sont publiés sous licence Apache 2.0, un changement majeur par rapport aux licences plus restrictives des versions précédentes. Les grands modèles supportent une fenêtre de contexte allant jusqu'à 256 000 tokens, avec des capacités de function calling et de génération JSON structurée. Sur les benchmarks, le 31B se classe troisième parmi tous les modèles open-source selon l'Arena Leaderboard, et premier parmi les modèles américains ouverts, affichant un score de 85,7 % sur GPQA Diamond en mode raisonnement, à égalité avec des modèles bien plus massifs comme Kimi K2.5 (744 milliards de paramètres) ou GLM-5 de Z.ai (1 000 milliards de paramètres). Ces résultats sont importants pour l'ensemble de l'écosystème open-source car ils démontrent qu'un modèle de 31 milliards de paramètres peut rivaliser avec des architectures vingt fois plus grandes, rendant le déploiement local économiquement viable pour des entreprises de toutes tailles. Le support day-0 a été assuré simultanément par llama.cpp, Ollama, vLLM, LM Studio et Transformers, ce qui signifie que les développeurs ont pu télécharger et exécuter Gemma 4 dès le jour du lancement sur GPU consumer ou Mac Apple Silicon. Des benchmarks concrets rapportent 300 tokens par seconde en temps réel sur un M2 Ultra avec la variante 26B-A4B en quantification Q8_0. La licence Apache 2.0 autorise l'usage commercial sans restriction, ce qui lève un frein important à l'adoption en entreprise. Ce lancement intervient dans un contexte de fragilisation du leadership américain en matière de modèles ouverts : l'Allen Institute for AI traverse des turbulences internes, et le projet de modèle open-source d'OpenAI reste dans un statut incertain. Google DeepMind comble ainsi partiellement ce vide, capitalisant sur la traction de Gemma 3 qui a enregistré 400 millions de téléchargements et généré plus de 100 000 variantes communautaires. Les capacités audio et vision des modèles edge alimentent également des spéculations sur un rôle possible de Gemma 4 dans le cadre du partenariat Apple-Google pour le futur Siri sur appareil. Les prochaines semaines diront si cet avantage technique se traduit en adoption massive, notamment face à des concurrents comme Mistral ou les modèles Qwen d'Alibaba.

💬 Le 31B qui tient tête à des architectures de 700 milliards de paramètres, bon, sur les benchmarks ça impressionne vraiment. Mais ce qui change tout, c'est la licence Apache 2.0 sans condition commerciale, parce que c'était ça le vrai frein à l'adoption en entreprise. 300 tokens par seconde sur M2 Ultra avec la variante MoE, t'as plus besoin de louer du GPU pour faire tourner quelque chose de sérieux.