Google Volta à Corrida da IA de Código Aberto com Gemma 4

As ambições de IA aberta da Google ficaram muito mais sérias hoje. A empresa lançou o Gemma 4, uma família de quatro modelos de pesos abertos construídos com a mesma investigação que o Gemini 3, e licenciados sob Apache 2.0 — um afastamento significativo dos termos mais restritivos das versões anteriores do Gemma.

Os programadores já descarregaram as gerações anteriores do Gemma mais de 400 milhões de vezes, gerando mais de 100.000 variantes da comunidade. Este lançamento é o mais ambicioso até agora.

Durante o último ano, o ranking de IA de código aberto tem sido em grande parte um assunto chinês. DeepSeek, Minimax, GLM e Qwen dominaram os primeiros lugares, deixando as alternativas americanas a lutar por relevância. Como o Decrypt reportou no ano passado, os modelos abertos chineses passaram de apenas 1,2% do uso global de modelos abertos no final de 2024 para aproximadamente 30% no final de 2025, com o Qwen da Alibaba até a ultrapassar o Llama da Meta como o modelo auto-hospedado mais usado em todo o mundo.

O Llama da Meta costumava ser a escolha padrão para programadores que queriam um modelo capaz e executável localmente. Essa reputação erodiu — a licença do Llama controlada pela Meta levantou questões sobre o seu verdadeiro estatuto de código aberto, e o seu desempenho ficou atrás da competição chinesa. A família OLMo do Allen Institute tentou preencher a lacuna, mas não conseguiu ganhar tração significativa. A OpenAI lançou os seus modelos gpt-oss em agosto de 2025, que deram ao ecossistema uma lufada de ar fresco, mas nunca foram desenhados para serem concorrentes de fronteira.

E ontem, uma startup americana de 30 pessoas chamada Arcee AI lançou o Trinity, um modelo aberto de 400 mil milhões de parâmetros que apresentou um argumento convincente de que a cena americana não estava completamente morta. O Gemma 4 segue esse ímpeto, desta vez com todo o peso da Google DeepMind por detrás, tornando-o sem dúvida no melhor modelo americano na cena de IA de código aberto.

O modelo está "construído a partir da mesma investigação e tecnologia de classe mundial que o Gemini 3", disse a Google no seu anúncio. O Gemma 4 está disponível em quatro tamanhos: Effective 2B e 4B para telemóveis e dispositivos edge, um modelo Mixture of Experts de 26B focado na velocidade, e um modelo Dense de 31B otimizado para qualidade bruta.

O 31B Dense ocupa atualmente o terceiro lugar entre todos os modelos abertos no ranking de texto da Arena AI. O 26B MoE está em sexto lugar. A Google afirma que ambos superam modelos 20 vezes maiores — uma afirmação que se mantém, pelo menos em relação aos números da Arena AI, onde os modelos chineses ainda detêm os dois primeiros lugares.

Testámos o Gemma 4. É capaz, com algumas ressalvas. O modelo aplica raciocínio mesmo a tarefas que não o requerem, o que pode fazer com que as respostas pareçam sobre-elaboradas para prompts simples. A escrita criativa é decente — utilizável, não inspirada — e provavelmente melhora com orientação mais específica e engenharia de prompts.

Onde entregou mais claramente foi no código. Ao ser pedido para gerar um jogo, o resultado não foi particularmente chamativo ou elaborado, mas funcionou sem erros na primeira tentativa. Nada mau para um modelo de 41 mil milhões de parâmetros. Essa fiabilidade zero-shot é sem dúvida mais valiosa do que um resultado mais bonito que precisa de depuração.

Pode experimentar o jogo (básico, mas funcional) aqui.

As quatro variantes cobrem todo o espectro de hardware. Os modelos E2B e E4B são construídos para telemóveis Android, Raspberry Pi e dispositivos edge, funcionando completamente offline com latência quase zero, entrada de áudio nativa e uma janela de contexto de 128K. Os modelos 26B e 31B visam estações de trabalho e implementações na nuvem, estendendo o contexto para 256K e adicionando chamada de função nativa e saída JSON estruturada para construir agentes autónomos. Todos os quatro modelos processam imagens e vídeo nativamente. Os pesos de precisão total dos modelos maiores cabem numa única GPU NVIDIA H100 de 80GB; as versões quantizadas funcionam em hardware de consumidor.

A licença Apache 2.0 é o outro destaque. Os lançamentos anteriores do Gemma da Google usaram uma licença personalizada que criou ambiguidade legal para produtos comerciais. A Apache 2.0 remove totalmente esse atrito — os programadores podem modificar, redistribuir e comercializar sem se preocuparem com a Google a alterar os termos mais tarde. O cofundador da Hugging Face, Clement Delangue, elogiou-a, dizendo que "a IA local está a ter o seu momento", e é o futuro da indústria de IA. O CEO da Google DeepMind, Demis Hassabis, foi mais longe, chamando o Gemma 4 de "os melhores modelos abertos do mundo para os respetivos tamanhos".

É uma afirmação forte. Os sistemas proprietários da Anthropic, OpenAI e o próprio Gemini da Google ainda lideram nos benchmarks mais difíceis. Mas para modelos de pesos abertos que pode executar localmente, modificar livremente e implementar na sua própria infraestrutura? A competição acabou de ficar significativamente menor. Pode experimentar o Gemma 4 agora no Google AI Studio (31B e 26B) ou na Google AI Edge Gallery (E2B e E4B). Os pesos dos modelos também estão disponíveis no Hugging Face, Kaggle e Ollama.