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Gemma 4: la nuova famiglia di modelli open di Google con supporto NVIDIA

Gemma 4: la nuova famiglia di modelli open di Google con supporto NVIDIA

Google ha rilasciato Gemma 4, una famiglia di modelli open costruita sulla stessa ricerca di Gemini 3 e distribuita con licenza Apache 2.0. La collezione include quattro varianti: Effective 2B (E2B), Effective 4B (E4B), 26B Mixture of Experts (MoE) e 31B Dense. Tutti i modelli supportano finestre di contesto fino a 256K token, elaborazione nativa di visione e audio, e coprono oltre 140 lingue.

L'intera famiglia è ottimizzata per logica complessa, generazione di codice offline e flussi di lavoro agentic. Secondo la classifica Arena AI, il modello 31B occupa la terza posizione tra i modelli open, mentre il 26B si colloca al sesto posto. NVIDIA ha annunciato il supporto completo per Gemma 4 su tutto il suo ecosistema hardware, dai data center Blackwell ai dispositivi Jetson.

Architettura e specifiche tecniche

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Il modello Gemma 4 31B IT presenta un'architettura Transformer con 30,7 miliardi di parametri e un vocabolario di 262.144 token. Il sistema utilizza un meccanismo di attenzione ibrido che alterna sliding window locale con attenzione globale completa, integrando Keys e Values unificati nei layer globali e Proportional RoPE (p-RoPE) per gestire contesti lunghi.

La variante 26B MoE attiva solo 3,8 miliardi di parametri durante l'inferenza, ottimizzando la velocità di elaborazione. Entrambi i modelli E2B ed E4B sono progettati per dispositivi mobili e edge, con un footprint effettivo di 2 e 4 miliardi di parametri per preservare RAM e durata della batteria.

I pesi BF16 non quantizzati del modello 31B possono essere ospitati su una singola GPU NVIDIA H100 da 80GB. Per i deployment locali, NVIDIA renderà disponibile un checkpoint quantizzato NVFP4 per sviluppatori Blackwell.

Deploy su Google Cloud

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Gemma 4 è disponibile su Vertex AI tramite Model Garden, dove le organizzazioni possono effettuare il provisioning delle risorse di calcolo specifiche. Il servizio supporta fine-tuning tramite Vertex AI Training Clusters (VTC) con ricette SFT ottimizzate e resilienza ad alta scala attraverso NVIDIA NeMo Megatron.

Il modello 26B MoE sarà disponibile come servizio serverless completamente gestito su Model Garden. Google offre inoltre Agent Development Kit (ADK), un framework open-source modulare per sviluppare e distribuire agenti AI con capacità di reasoning, function calling e generazione di codice.

Cloud Run supporta ora i carichi di lavoro di inferenza Gemma 4 su GPU NVIDIA RTX PRO 6000 (Blackwell) con 96GB di memoria vGPU. Il servizio gestisce l'infrastruttura sottostante, scalando a zero quando inattivo e regolando dinamicamente in base alla domanda. La funzionalità Run:ai Model Streamer integrata in vLLM riduce i tempi di caricamento del modello combinando l'uscita VPC diretta per scaricare rapidamente i pesi.

Supporto NVIDIA: da Blackwell a Jetson

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NVIDIA ha collaborato con vLLM, Ollama e llama.cpp per ottimizzare l'esperienza di deployment locale. Unsloth fornisce supporto day-one con modelli ottimizzati e quantizzati tramite Unsloth Studio. Su DGX Spark, il chip GB10 Grace Blackwell con 128GB di memoria unificata consente di eseguire Gemma 4 31B con pesi BF16.

Per l'edge, Jetson Orin Nano supporta le varianti E2B ed E4B, abilitando inferenza multimodale su sistemi embedded a basso consumo. La stessa famiglia di modelli scala su tutta la piattaforma Jetson fino a Jetson Thor, supportando deployment in robotica, macchine intelligenti e automazione industriale.

Gli sviluppatori enterprise possono testare gratuitamente il modello 31B tramite l'API NIM ospitata su NVIDIA, disponibile nel catalogo API NVIDIA. Per il deployment in produzione, NVIDIA offre microservizi NIM preconfezionati con licenza Enterprise.

Google Kubernetes Engine e TPUs

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GKE fornisce un ambiente scalabile per il deployment di Gemma 4 con controllo granulare sull'infrastruttura AI. Il servizio supporta vLLM come motore di serving ad alto throughput. Il GKE Agent Sandbox permette di eseguire in sicurezza codice generato da LLM e chiamate di strumenti in ambienti Kubernetes-native isolati, con avvii a freddo sub-secondo e fino a 300 sandbox al secondo.

GKE Inference Gateway con Predictive Latency Boost può ridurre la latenza time-to-first-token (TTFT) fino al 70% attraverso routing basato sulla capacità in tempo reale. Gemma 4 è inoltre disponibile su TPUs Google Cloud tramite GKE, GCE e Vertex AI, con supporto per pre-training e post-training tramite MaxText.

Sovereign Cloud e compliance

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Gemma 4 è distribuito su tutte le offerte Sovereign Cloud di Google, inclusi public cloud con Data Boundary, Google Cloud Dedicated e Google Distributed Cloud per deployment air-gapped e on-premise. L'approccio con pesi aperti consente a sviluppatori e agenzie governative di creare soluzioni localizzate rispettando le normative su residenza dei dati e sovranità digitale.

La licenza Apache 2.0 commercialmente permissiva garantisce flessibilità completa agli sviluppatori, permettendo di costruire e distribuire liberamente in qualsiasi ambiente mantenendo il controllo su dati, infrastruttura e modelli.

Questo articolo è una sintesi basata esclusivamente sulle fonti elencate.

Implicazioni e scenari

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La disponibilità di Gemma 4 con licenza Apache 2.0 e il supporto cross-piattaforma NVIDIA potrebbe ridefinire gli standard di accesso ai modelli avanzati. L'ottimizzazione per dispositivi edge come Jetson apre opportunità concrete in robotica e automazione industriale, mentre l'integrazione con Cloud Run semplifica il deployment serverless.

• Scenario 1: Adozione accelerata in ambienti enterprise grazie ai microservizi NIM preconfezionati e al supporto GPU Blackwell su Cloud Run.
• Scenario 2: Diffusione in applicazioni edge e IoT favorita dalle varianti E2B ed E4B ottimizzate per basso consumo.
• Scenario 3: Competizione intensificata nel segmento open, con posizionamento solido nelle classifiche Arena AI per i modelli 26B e 31B.

Cosa monitorare

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• Tempi di adozione da parte degli sviluppatori sulle varianti MoE rispetto ai modelli dense tradizionali.
• Feedback sulle performance effettive dei deployment su Jetson in contesti produttivi reali.
• Impatto delle funzionalità Sovereign Cloud sulle adozioni nel settore pubblico.

Nota editoriale: questa sezione propone una lettura analitica dei temi trattati, senza introdurre dati fattuali non presenti nelle fonti.

Fonti

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• https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemma-4-available-on-google-cloud
• https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
• https://developer.nvidia.com/blog/bringing-ai-closer-to-the-edge-and-on-device-with-gemma-4/
• https://build.nvidia.com/google/gemma-4-31b-it/modelcard
• https://forums.developer.nvidia.com/t/gemma-4-here-we-go-again/365492
• https://blockchain.news/news/nvidia-optimizes-google-gemma-4-edge-ai-deployment
• https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-run/cloud-run-gpu-rtx-pro-6000-gemma4-vllm