Google DeepMind
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Gemma 4 vient de donner l’impression que tous les autres modèles open-weight sont 10 fois trop gros
La famille open-weight nativement multimodale Gemma 4 de Google DeepMind introduit un mode de réflexion, une architecture sans codeur et des options MoE. Le modèle à 2,3 milliards de paramètres correspond aux performances du Gemma 3 à 27 milliards. Le modèle à 31 milliards domine les classements open-weight.
2026-07-13
Analyse des poids ouverts
Gemma 4 n’est pas un chatbot, et c’est l’essentiel
Gemma 4 de Google DeepMind est un modèle à poids ouverts conçu pour l’auto-hébergement et la personnalisation, et non pour le chat grand public. Cette analyse le compare à ChatGPT, Claude et Qwen-3.5 sur les aspects licence, confidentialité et flexibilité de déploiement, révélant pourquoi il est important pour les industries réglementées et l’IA sur appareil.
2026-07-10
Google DeepMind
Gemma 4 de Google DeepMind transforme 26 milliards de paramètres en une machine de raisonnement qui tient sur un seul GPU
Le rapport technique de Gemma 4 de Google DeepMind détaille une famille de modèles à poids ouverts avec mélange d'experts, fenêtres de contexte d'un million de tokens et vision multimodale. La publication signale un mouvement stratégique pour apporter le raisonnement de niveau frontalier aux développeurs sans le coût des API propriétaires.
2026-07-09