أطلقت Google النموذج المفتوح الأكثر ذكاءً Gemma 4! اعتمدت بالكامل ترخيص Apache 2.0، والأداء يقترب مباشرةً من الذكاء الاصطناعي الكبير المغلق المصدر

أعلنت Google رسميًا عن الإطلاق الرسمي لسلسلة نماذجها المفتوحة من الجيل الجديد Gemma 4. يعتمد هذا النموذج على نفس البنية التقنية المستخدمة في Gemini 3، مع تحول شامل نحو ترخيص Apache 2.0 الملائم للأعمال، كما يبرز بشكل خاص قدراته القوية على التشغيل محليًا.
(خلفية سابقة: حاسوب Google الكمي يزعَم اختراق بيتكوين خلال 9 دقائق—كيف تُحسب الأرقام، وأين يكمن التهديد الحقيقي؟)
(إضافة خلفية: كوارث تنبؤية بالذكاء الاصطناعي》تطلق Google إطار “Groundsource”، وتحول عبر Gemini الأخبار العالمية إلى 2.6 مليون—مليونين وستمئة ألف—بيانات منقذة للحياة)

فهرس المحتويات

تبديل

• إصدار أربعة إصدارات معًا، وتشغيل محلي سلس أيضًا
• دعم نافذة 256K، تعدد الوسائط الأصلي واستدعاء الدوال
• الأداء يقترب من العمالقة، وتقييمات المجتمع لافتة

تواصل Google إلقاء قنبلة مدوية في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. الإعلان الرسمي الأخير هو إطلاق سلسلة “Gemma 4”، والتي تُقدَّم باعتبارها أذكى نماذجها المفتوحة حتى الآن. ترث Gemma 4 مباشرةً تقنيات البحث العالمية المستوى للنموذج الرائد Gemini 3، ما يتيح قدرات استدلال اختراقية ومسار عمل وكيلِي (Agentic). أكثر ما لفت انتباه المجتمع هو أن Google هذه المرة استجابت لنداءات المطورين، واعتمدت بشكل شامل ترخيص Apache 2.0 الملائم للأعمال، بحيث يمكن للمستخدمين البناء بحرية والنشر بشكل آمن في أي بيئة، مع امتلاك كامل للسيطرة على بياناتهم وبنيتهم التحتية.

We just released Gemma 4 — our most intelligent open models to date.

Built from the same world-class research as Gemini 3, Gemma 4 brings breakthrough intelligence directly to your own hardware for advanced reasoning and agentic workflows.

Released under a commercially… pic.twitter.com/W6Tvj9CuHW

— Google (@Google) April 2, 2026

إصدار أربعة إصدارات معًا، وتشغيل محلي سلس أيضًا

ولكي تلبي Gemma 4 احتياجات الأجهزة المختلفة وسيناريوهات التطبيقات، أطلقت أربعة إصدارات بأحجام مختلفة. صُمم الإصدار الأخف E2B (2B معلمات) خصيصًا للأجهزة المحمولة وأجهزة الحافة مثل المتصفحات؛ بينما يحقق E4B (4B معلمات) توازنًا بين الأداء والكفاءة، مع دعم أصلي أكبر لإدخال الرؤية والصوت. أما على جانب الأداء العالي، يعتمد A4B ذو 26B على بنية الخبراء الهجينين (MoE)، حيث يتم تشغيل حوالي 4B من المعلمات فقط أثناء الاستدلال، ما يخفض متطلبات الذاكرة بشكل كبير، ويسمح حتى بتشغيل سلس على أجهزة استهلاكية مثل Mac Mini بذاكرة 24GB. أما أعلى مستوى، وهو النموذج الكثيف 31B، فهو الراية في فئة الأداء ضمن هذه السلسلة.

دعم نافذة 256K، تعدد وسائط أصلي واستدعاء دوال

من ناحية المواصفات التقنية، تدعم إصدارات النموذج الكبيرة من Gemma 4 حتى 256K token من نافذة السياق، ما يمكّن المطورين من معالجة مكتبة كاملة من الشيفرة أو كميات هائلة من بيانات المستندات دفعة واحدة. بالإضافة إلى الدعم الأصلي لمعالجة النصوص والصور (مع دعم E2B وE4B أيضًا لإدخال الصوت)، تمتلك Gemma 4 قدرات قوية أصلية لاستدعاء الدوال (Function Calling)، قادرة على إخراج JSON مُهيكل بثبات، ما يوفر أساسًا ممتازًا لبناء تطبيقات وكيلة مستقلة. علاوة على ذلك، تشمل بيانات التدريب لديها أكثر من 140 نوعًا من اللغات، مع قابلية عالية للاستخدام عالميًا.

الأداء يقترب من العمالقة، وتقييمات المجتمع لافتة

تؤكد Gemma 4 على كفاءة فائقة للغاية من حيث “الكفاءة لكل بايت”. وفقًا لبيانات لوحات ترتيب النماذج المفتوحة مثل AI Arena، تحتل Gemma-4-31B حاليًا المرتبة الثالثة بين النماذج المفتوحة، ويُقال إن أداؤها الإجمالي يكاد يضاهي Qwen3.5-397B الضخم من حيث الحجم، لكن حجمها لا يتجاوز عُشر حجم الأخير. وفي اختبارات معايير الاستدلال على مستوى الدراسات العليا (GPQA Diamond)، سجّل إصدار 31B إنجازًا مذهلًا بنسبة 84.3%.

Let’s look at how the open model Gemma has progressed across its last three versions.
– Gemma 4 ranks 100 places above Gemma 3
– Gemma 3 ranks 87 above Gemma 2

All three models from @GoogleDeepMind are roughly the same size (31B, 27B, 27B), and these gains came only 9 and 13… https://t.co/9JnbveYzwT pic.twitter.com/JQtTz09Y1A

— Arena.ai (@arena) April 2, 2026

حاليًا، أصبح بإمكان المطورين تجربة Gemma 4 مباشرةً على Google AI Studio، أو التوجه إلى منصات مثل Hugging Face وOllama لتنزيل نماذج الأوزان. كما تابعت المنصة بسرعة من خلال المجتمع بإطلاق إصدارات مُكمَّمة مُحسّنة لـ GPU. ومع ذلك، أشار بعض المطورين أيضًا إلى أنه لا يزال لدى Gemma 4 مساحة للتحسين عند التعامل مع بيئات تصحيح الشيفرة المعقدة في العالم الحقيقي. لكن بشكل عام، فإن هذا الإصدار المفتوح المصدر بلا شك يحقن دفعة قوية لتعزيز السيادة الرقمية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية.