Gemma 4 basiert auf derselben Forschung wie Googles propriet\u00e4res Gemini-3-Modell<\/a>, steht aber unter der kommerziell nutzbaren Apache-2.0-Lizenz. Seit dem Start der ersten Generation wurde die Gemma-Familie laut Google \u00fcber 400 Millionen Mal heruntergeladen. Alle Modelle verarbeiten Text, Bilder und Audio und unterst\u00fctzen mehr als 140 Sprachen.<\/p>\n Vier Varianten f\u00fcr unterschiedliche Hardware<\/p>\n Alle Modelle verarbeiten Text, Bilder und Audio und unterst\u00fctzen mehr als 140 Sprachen. In der j\u00fcngsten Version gibt es vier Varianten: E2B und E4B sind speziell f\u00fcr Smartphones optimiert. Das „E“ steht f\u00fcr „effektive Parameter“, also die Zahl der Parameter, die bei der Berechnung tats\u00e4chlich aktiv sind. In quantisierter Form belegt das E2B-Modell rund 1,3 GB Speicher auf dem Ger\u00e4t, das E4B rund 2,5 GB.<\/p>\n Die gr\u00f6\u00dferen Varianten 26B und 31B richten sich an Server und leistungsstarke Computer: Die 26B-Variante nutzt eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 128 Experten, wodurch nur 3,8 Milliarden Parameter gleichzeitig aktiv sind. Das dichte 31B-Modell bietet ein Kontextfenster von bis zu 256.000 Token.<\/p>\n Google hat die Smartphone-Varianten zudem in Zusammenarbeit mit Arm und Qualcomm f\u00fcr aktuelle Mobilprozessoren optimiert. Laut Google ist Gemma 4 auf Android bis zu viermal schneller als die Vorg\u00e4ngergeneration und verbraucht dabei bis zu 60 Prozent weniger Akku. Arm kommt in eigenen Tests sogar auf eine im Schnitt 5,5-fach schnellere Verarbeitung von Eingaben \u2013 vorausgesetzt, das Ger\u00e4t nutzt einen neueren Arm-Prozessor mit dem Befehlssatz SME2, einer Erweiterung, die Matrixberechnungen f\u00fcr KI-Modelle direkt im Chip beschleunigt.<\/p>\n Was die App auf dem Smartphone kann<\/p>\n Voraussetzung sind Android 12 oder iOS 17. Beim Arbeitsspeicher unterscheiden sich die beiden Smartphone-Varianten: Das kleinere E2B-Modell belegt quantisiert nur rund 1,3 GB und l\u00e4uft auf Ger\u00e4ten mit 6 GB RAM, das gr\u00f6\u00dfere E4B ben\u00f6tigt rund 2,5 GB Modellspeicher und setzt mindestens 8 GB voraus.<\/p>\n Neben Chat, Bilderkennung und Audiotranskription bietet die App sogenannte „Agent Skills“: Wikipedia-Suche, interaktive Karten, automatisch erstellte Zusammenfassungen und Lernkarten. Gemma 4 kann au\u00dferdem Fotos beschreiben, gesprochene Eingaben in Diagramme und Visualisierungen umwandeln und sogar mit anderen lokalen Modellen zusammenarbeiten, etwa f\u00fcr Text-to-Speech oder Bildgenerierung. Google demonstriert das mit einem Beispiel-Skill, der Tierrufe beschreibt und abspielt.<\/p>\n Die Bilderkennung profitiert laut Google ebenfalls von der neuen Generation: Anwendungen mit OCR, also das Erkennen von Text in Bildern, Diagrammen oder Handschrift, liefern nun genauere Ergebnisse. Auch das Verst\u00e4ndnis von Zeitangaben wurde verbessert, was f\u00fcr Kalender, Erinnerungen und Wecker relevant ist.<\/p>\n Die einzelnen Funktionen sind f\u00fcr sich genommen im Vergleich zu Cloud-Anbietern nichts Besonderes, bemerkenswert ist aber, dass eine Demo-App mit einem rein lokalen Modell auf dem Smartphone diese Werkzeuge nun eigenst\u00e4ndig nutzen kann. Entwickler k\u00f6nnen \u00fcber GitHub zudem eigene Skills erstellen und mit der Community teilen. F\u00fcr die eingebauten Werkzeuge ist zwar eine Internetverbindung n\u00f6tig, das Modell selbst l\u00e4uft aber weiterhin lokal. Chats werden nicht gespeichert.<\/p>\n Grundlage f\u00fcr die n\u00e4chste Generation von Gemini Nano<\/p>\n Gemma 4 E2B und E4B bilden laut Google die Basis f\u00fcr Gemini Nano 4<\/a>, die n\u00e4chste Generation des systemweiten On-Device-Modells auf Android. Code, der heute f\u00fcr Gemma 4 geschrieben wird, soll automatisch mit Gemini Nano 4 kompatibel sein, wenn dieses sp\u00e4ter im Jahr auf neuen Flagship-Ger\u00e4ten erscheint. Gemini Nano l\u00e4uft bereits jetzt auf \u00fcber 140 Millionen Android-Ger\u00e4ten und wird dort unter anderem f\u00fcr Smart Replies und Audio-Zusammenfassungen eingesetzt.<\/p>\n Mit FunctionGemma hatte Google bereits im Dezember gezeigt<\/a>, wie ein kleines lokales Modell mit nur 270 Millionen Parametern auf dem Smartphone Befehle an andere Apps weitergeben kann. Das Modell \u00fcbersetzt dabei nat\u00fcrliche Sprache in strukturierte Funktionsaufrufe und kann so etwa die Taschenlampe ein- und ausschalten, einen neuen Kontakt erstellen, E-Mails senden, Kalendereintr\u00e4ge anlegen, Standorte auf der Karte anzeigen oder die WLAN-Einstellungen \u00f6ffnen.<\/p>\n Wie wichtig lokale KI-F\u00e4higkeiten auf dem Smartphone inzwischen auch strategisch sind, zeigt der milliardenschwere Deal zwischen Apple und Google<\/a>: Seit Januar steht fest, dass die n\u00e4chste Generation von Apples Foundation Models auf Googles Gemini-Technologie basieren wird und im Laufe des Jahres ein umfassendes Siri-Upgrade antreiben soll.<\/p>\n \t\t\t\tKI-News ohne Hype \u2013 von Menschen kuratiert<\/p>\n \n\t\t\t\t\tMit dem THE\u2011DECODER\u2011Abo liest du werbefrei und wirst Teil unserer Community: Diskutiere im Kommentarsystem, erhalte unseren w\u00f6chentlichen KI\u2011Newsletter, 6\u00d7 im Jahr den „KI Radar“\u2011Frontier\u2011Newsletter mit den neuesten Entwicklungen aus der Spitze der KI\u2011Forschung, bis zu 25 % Rabatt auf KI Pro\u2011Events und Zugriff auf das komplette Archiv der letzten zehn Jahre.\t\t\t\t<\/p>\n![\"Zwei](\"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/google-ai-edge-gallery-490shots_so.jpg\")
<\/a>Die Agent-Skills lassen sich einzeln aktivieren und verwalten. Rechts generiert Gemma 4 per JavaScript-Skill einen QR-Code direkt auf dem Ger\u00e4t.<\/p>\n![\"Zwei](\"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/google-ai-edge-gallery-678shots_so.jpg\")
<\/a>Gemma 4 erkennt die Absicht hinter der Eingabe und ruft eigenst\u00e4ndig den passenden Skill auf \u2013 hier einen Mood Tracker mit Verlaufsdiagramm.<\/p>\n![\"\"\/](\"https:\/\/www.europesays.com\/at\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/57d940897c54442cb96e9d10f251d3f1.gif\")
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