Google veröffentlicht Gemma 4: Vier Open-Source-Modelle unter Apache 2.0
KI-generiert mit Sora
Google DeepMind hat am 2. April 2026 die Modellfamilie Gemma 4 veröffentlicht. Die vier neuen Modelle stehen unter der Apache-2.0-Lizenz und sind damit frei von Nutzungsbeschränkungen. Das 31B-Dense-Modell belegt Platz drei auf der Arena-AI-Rangliste und übertrifft laut Google Konkurrenten mit der 20-fachen Parameterzahl.
Was unterscheidet Gemma 4 von früheren Versionen?
Der größte Unterschied liegt in der Lizenz. Frühere Gemma-Versionen standen unter einer restriktiven Google-Lizenz mit Einschränkungen für kommerzielle Nutzung. Gemma 4 erscheint unter Apache 2.0. Entwickler dürfen die Modelle ohne Einschränkungen einsetzen, verändern und kommerziell nutzen. Für die Open-Source-Community ist das ein deutliches Signal.
Die Modelle basieren laut Google auf derselben Technologie wie das proprietäre Gemini 3. Alle vier Varianten verarbeiten Text und Bild. Die beiden kleineren Modelle verstehen zusätzlich Audio. Für den Einsatz als KI-Agent unterstützen alle Modelle natives Function Calling und strukturierten JSON-Output.
AnzeigeWelche Modelle umfasst Gemma 4?
Die Familie besteht aus vier Größen. Die beiden Edge-Modelle E2B und E4B aktivieren bei der Verarbeitung nur zwei beziehungsweise vier Milliarden Parameter. Sie laufen auf Smartphones und Einplatinenrechnern und verarbeiten bis zu 128.000 Token an Kontext.
Die beiden größeren Varianten richten sich an Entwickler mit leistungsfähigerer Hardware. Das 26B-MoE-Modell aktiviert pro Token nur 3,8 Milliarden seiner 25,2 Milliarden Gesamtparameter. MoE steht für „Mixture of Experts“. Bei dieser Architektur arbeiten nicht alle Teile des Modells gleichzeitig. Stattdessen werden nur die jeweils relevanten Experten aktiviert.
Das spart Rechenleistung bei vergleichbarer Qualität. Dieses Modell erreicht Platz sechs auf der Arena-AI-Rangliste.
Das 31B-Dense-Modell nutzt alle 31 Milliarden Parameter bei jeder Berechnung. Es ist die leistungsstärkste Variante und belegt Platz drei auf Arena AI. Beide großen Modelle verarbeiten bis zu 256.000 Token an Kontext.
Was bedeutet Gemma 4 für OpenClaw?
Hugging-Face-CEO Clément Delangue nannte nach der Veröffentlichung unter anderem OpenClaw als geeignete Plattform für den lokalen Einsatz von Gemma 4. Auch NVIDIA erwähnte OpenClaw in einem Blogpost zur lokalen Inferenz mit Gemma 4 über die RTX AI Garage. Wer OpenClaw mit einem lokalen Modell betreiben möchte, bekommt mit Gemma 4 eine weitere leistungsstarke Option.
Die Modelle sind ab sofort über Hugging Face, Kaggle und Ollama verfügbar. Unterstützt werden unter anderem Hugging Face Transformers, llama.cpp, vLLM, LM Studio und MLX.
Server, KI-Modelle und Recherche kosten Geld. ClawNews ist unabhängig — hilf mit, dass das so bleibt.
