Gemma 4, el modelo open source de Google para desarrollo local y agentes

Google DeepMind ha soltado Gemma 4 y el ruido no para. Pero entre tanto hype de lanzamiento, la pregunta que importa es bastante más terrenal: ¿sirve esto para programar en local de verdad o es otro modelo bonito en un benchmark?

La respuesta corta: sí sirve. La larga tiene matices que merece la pena conocer antes de lanzarte a instalarlo.

En este artículo vas a encontrar:

• Qué es Gemma 4 y qué trae de nuevo respecto a sus predecesoras
• Cómo se instala y se usa hoy, sin rodeos
• Qué tal funciona para escribir código y tareas agénticas
• Comparativa directa con Qwen 3.5, Mistral Small 4 y Llama 4
• Cuándo tiene sentido usarlo y cuándo no

Gemma 4: cuatro modelos open source con licencia Apache 2.0 ¶

Gemma 4 es la familia de modelos open-weight de Google DeepMind, lanzada el 2 de abril de 2026. Construida sobre la misma tecnología que Gemini 3, pero diseñada para que la ejecutes en tu máquina: portátil, servidor, móvil o hasta una Raspberry Pi si te sientes valiente.

Llega en cuatro tamaños: E2B (2,3B parámetros efectivos), E4B (4,5B), 26B A4B (el Mixture of Experts) y 31B Dense. Cada uno apunta a un escenario distinto. Según la documentación oficial de Google AI for Developers, toda la familia se distribuye bajo licencia Apache 2.0 sin restricciones de uso, sin límites de usuarios activos y sin políticas de uso adicionales (fuente: Google AI for Developers).

La “E” de los modelos pequeños significa effective parameters. Usan una técnica llamada Per-Layer Embeddings (PLE) que alimenta una señal de embedding secundaria en cada capa del decoder. El resultado es que un modelo de 2,3B parámetros activos carga con la profundidad representacional de sus 5,1B totales, pero cabe en menos de 1,5 GB de memoria con cuantización (fuente: WaveSpeedAI).

El peso pesado de la familia no es el 31B Dense, sino el 26B A4B. Y aquí viene lo interesante.

Gemma 4 26B A4B: calidad de 30B con coste de 4B ¶

El 26B A4B es un modelo Mixture of Experts que activa solo 3.800 millones de parámetros por token de sus 26.000 millones totales. Imagínate una cocina con 128 cocineros especializados. Cada vez que llega un plato nuevo, solo 8 de ellos (más un chef fijo) se ponen a trabajar. Los demás esperan su turno.

La arquitectura usa 128 expertos pequeños con routing top-8, más un experto compartido que siempre está activo. Según las evaluaciones publicadas en el model card oficial, alcanza el 97% de la calidad del modelo denso de 31B con una fracción del coste computacional, lo que lo convierte en el líder de eficiencia para despliegues en producción (fuente: model card de Hugging Face).

¿Qué significa eso en la práctica? Que se comporta como un modelo grande pero consume como uno pequeño. Cuantizado a 4 bits, cabe en unos 14-16 GB de VRAM — lo que entra en una RTX 3090 o 4090. Y eso, cuando hablamos de inferencia local, lo cambia todo.

En el ranking Arena AI de modelos open source, la variante 26B A4B ocupa el puesto #6 del mundo con un ELO de 1441, mientras que el 31B Dense sube hasta el puesto #3 (fuente: blog oficial de Google). Modelos que superan a otros 20 veces más grandes.

🔑 Gemma 4 26B A4B es el punto dulce de la familia: calidad de modelo de 30B con coste computacional cercano a uno de 4B. Si tu máquina lo aguanta, empieza por ahí.

Las 6 mejoras clave de Gemma 4 respecto a Gemma 3 ¶

La lista de mejoras no es cosmética. Hay cambios que afectan a cómo trabajas con el modelo:

1. Licencia Apache 2.0. Gemma 3 arrastraba una licencia “Gemma Open” con restricciones de Google: límites de usuarios activos y políticas de uso aceptable. Gemma 4 cambia a Apache 2.0 puro. Sin restricciones, sin letra pequeña. El mismo tipo de licencia que usan Qwen 3.5 y Mistral Small 4.

2. Function calling nativo. El modelo soporta llamadas a funciones con un protocolo propio basado en tokens especiales (<|tool_call>, <tool_call|>). No es un parche por encima del chat, es parte del entrenamiento. Según la guía de vLLM, el protocolo incluye tokens dedicados para inicio, fin y parsing de herramientas (fuente: vLLM Recipes).

3. System prompt de serie. Gemma 4 introduce soporte nativo para el rol system con los roles estándar system, user y assistant. Si vienes de modelos que no lo tenían (incluida Gemma 3), esto simplifica la configuración de agentes.

4. Contexto largo. Hasta 128K tokens en los modelos pequeños (E2B, E4B) y 256K en los grandes (26B A4B, 31B). Suficiente para pasar repositorios enteros o documentos largos de una sentada.

5. Multimodalidad real. Todos los modelos procesan texto e imágenes con soporte de aspecto variable. Los E2B y E4B añaden audio nativo con un encoder USM-style conformer, capaz de reconocimiento de voz y traducción en múltiples idiomas. Según Hugging Face, el modelo puede procesar hasta 30 segundos de audio en los modelos edge (fuente: Hugging Face blog).

6. Thinking mode configurable. Puedes activar o desactivar el razonamiento extendido según la tarea. Un turno simple de reformulación: sin thinking. Un turno de debugging complejo: con thinking. Esto permite equilibrar coste y calidad sobre la marcha.

El dato más llamativo de todos los benchmarks es el salto en Codeforces ELO: de 110 en Gemma 3 a 2.150 en Gemma 4. Eso equivale al nivel de un programador competitivo experto. Es la mayor mejora entre dos generaciones de cualquier modelo open source publicado hasta la fecha — un incremento de casi 20x (fuente: blog oficial de Google).

🔥 De ELO 110 a 2.150 en Codeforces. El salto en capacidad de programación entre Gemma 3 y Gemma 4 es el más grande registrado entre dos generaciones de un modelo open source.

Cómo instalar Gemma 4 en local: tres rutas según tu hardware ¶

Hay varias rutas para poner Gemma 4 a funcionar en tu máquina. La que elijas depende de tu hardware y de lo que quieras hacer con el modelo.

La ruta rápida: Ollama ¶

Si quieres probar Gemma 4 sin complicaciones, Ollama es el camino más corto:

# Instala el modelo 26B MoE (el más eficiente)
ollama run gemma4

# O el 31B Dense (máxima calidad)
ollama run gemma4:31b

# O el E4B para portátiles modestos
ollama run gemma4:e4b

Para el E4B necesitas unos 8 GB de RAM. Para el 31B, al menos 32 GB de RAM o una GPU con 16 GB o más de VRAM (fuente: Google AI for Developers).

Pero hay un matiz. Daniel Vaughan, que probó Gemma 4 como modelo local en Codex CLI, cuenta que Ollama no le funcionó bien para su carga concreta y prefirió la ruta de llama.cpp con GGUF directo. También recomienda fijar la versión de llama.cpp, porque el rendimiento puede cambiar bastante entre builds (fuente: Medium/Google Cloud). Eso no invalida Ollama para todos los casos, pero si notas problemas, hay alternativa.

La ruta con menos sorpresas: llama.cpp ¶

La guía de Hugging Face da el camino corto: instalar llama.cpp, arrancar llama-server con un GGUF de Gemma 4 y apuntar tus herramientas al endpoint local (fuente: Hugging Face blog).

# Compilar llama.cpp (asegúrate de fijar versión)
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp && make

# Arrancar el servidor con el modelo GGUF
./llama-server \
  -m gemma-4-26B-A4B-it-Q4_K_M.gguf \
  --jinja \
  -c 32768 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8080

El flag --jinja es clave: activa el template de chat interleaved que Gemma 4 necesita. Sin él, el function calling puede romperse.

Una vez levantado el servidor, tienes un endpoint compatible con la API de OpenAI en http://127.0.0.1:8080/v1. Eso significa que puedes enchufar directamente OpenCode, Codex CLI, Open WebUI o cualquier herramienta que hable ese protocolo. Si todavía no has probado OpenCode, tenemos un tutorial completo en español para programar con IA desde la terminal que incluye cómo configurar Ollama como proveedor local.

⚡ El patrón práctico más repetido en blogs y foros: monta un servidor local con llama.cpp y reutiliza el mismo modelo como motor para varias interfaces y agentes a la vez.

La ruta servidor: vLLM ¶

Para producción o si necesitas paralelismo en GPU, vLLM tiene soporte de primer día con imágenes Docker dedicadas:

# Servir Gemma 4 31B con todas las capacidades activadas
vllm serve google/gemma-4-31B-it \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 16384 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --reasoning-parser gemma4 \
  --tool-call-parser gemma4 \
  --chat-template examples/tool_chat_template_gemma4.jinja

Ese comando habilita texto, imagen, audio, thinking y tool calling de golpe. La documentación de vLLM incluye contenedores Docker para CUDA 12.9, CUDA 13.0, AMD ROCm y Cloud TPUs (fuente: documentación de vLLM).

Otras opciones de despliegue ¶

El ecosistema de primer día es amplio: Hugging Face Transformers, MLX para Apple Silicon (con cuantización KV a 3.5 bits vía TurboQuant), LM Studio, mistral.rs, SGLang, Keras y hasta transformers.js para inferencia en el navegador. Si tu herramienta favorita habla algún estándar abierto, hay muchas probabilidades de que ya funcione con Gemma 4.

Rendimiento de Gemma 4 en programación: benchmarks y tests reales ¶

El salto respecto a Gemma 3 es el más significativo de toda la familia de modelos. El 31B Dense alcanza un 80% en LiveCodeBench v6, según el análisis comparativo de ai.rs — casi el doble de lo que conseguían los anteriores líderes open source en la versión anterior del benchmark (fuente: ai.rs). Y un 85,2% en MMLU Pro para conocimiento general, con 89,2% en AIME 2026 para razonamiento matemático.

Vaughan, en su prueba con Codex CLI sobre Apple Silicon, obtuvo código funcional con tests pasando y destaca que el tool calling ha dejado de ser una rareza rota para convertirse en algo usable de verdad. En la métrica de tareas agénticas τ2-bench (Retail), Gemma 3 27B se quedaba en un 6,6%. El salto en Gemma 4 es donde más se nota la diferencia de generación (fuente: Medium).

Pero los benchmarks cuentan una historia y la máquina de tu escritorio cuenta otra.

Un test real con código Go en hardware de consumo (Framework 13, Ryzen AI 370HX, iGPU Radeon 890M, 64 GB DDR5) encontró que Gemma 4 26B A4B en MXFP4 es el mejor modelo local para programar en ese hardware: 15 GB de memoria, resultados estables en 14/15 tests básicos, 4/10 en el examen duro, a 18 tokens por segundo en una iGPU integrada. Todo eso sin GPU dedicada (fuente: Miguel Filipe).

Otro detalle práctico que comparten varios usuarios en foros: para muchos flujos agénticos conviene desactivar thinking mode y reservarlo para tareas de razonamiento exigente. Así ahorras cómputo sin perder demasiado en lo cotidiano (fuente: Luigi/grigio.org).

💡 El enfoque que más sentido tiene hoy: Gemma 4 en local para iteración rápida y tareas donde valoras privacidad. Modelo cloud para lo más complejo. Híbrido, no dogmático.

Gemma 4 vs Qwen 3.5: comparativa por tamaño y cuantización ¶

Si Gemma 4 tiene un rival directo, se llama Qwen 3.5. La familia de Alibaba lleva meses siendo la referencia en modelos abiertos y no va a ceder el trono sin pelea.

La comparación depende mucho del tamaño y de cómo midas.

En benchmarks oficiales (modelo grande): Gemma 4 31B supera a Qwen 3.5 27B en matemáticas (89,2% en AIME 2026 vs ~49% de Qwen en AIME 2025), en programación (80% en LiveCodeBench v6 vs ~43% de Qwen en v5) y en razonamiento (84,3% en GPQA Diamond). Hay una advertencia importante: los benchmarks no son la misma versión exacta, así que la comparación es direccional, no una tabla de verdad absoluta (fuente: ai.rs).

En preferencia humana: en el leaderboard de Arena AI, Gemma 4 31B se sitúa como el #3 open source del mundo, por encima incluso del Qwen 3.5 397B, que es un modelo con más de 10 veces más parámetros (fuente: Maniac.ai).

En modelos pequeños: aquí la cosa cambia. Qwen 3.5 4B supera a Gemma 4 E4B en casi todas las métricas de razonamiento, ciencia, programación y agentes según los model cards oficiales. El margen en τ2 (la métrica de tareas agénticas) es notable: sugiere que el stack de reinforcement learning y entrenamiento de agentes de Alibaba se refleja en el comportamiento, no solo en benchmarks estáticos (fuente: Maniac.ai).

En uso local cuantizado: y aquí llega el giro. El test de Miguel Filipe encontró que Qwen 3.5 cuantizado compila código con menos frecuencia que Gemma 4 en todas las cuantizaciones probadas. Gemma 4 26B A4B resultó ser insensible a la cuantización: idéntico rendimiento en Q4, Q5 y MXFP4. Qwen 3.5-35B en cambio bajaba su tasa de compilación del examen duro de 2/3 a 1/3 según la cuantización elegida. La hipótesis: la arquitectura híbrida de Qwen (Gated DeltaNet + MoE con 256 expertos pequeños) puede ser más sensible a la pérdida de precisión en los pesos (fuente: Miguel Filipe).

🧭 Si tu trabajo es en español o inglés y tu hardware es limitado, Gemma 4 26B A4B cuantizado es probablemente tu mejor apuesta hoy. Si trabajas en chino o necesitas contextos extremos, Qwen 3.5 sigue teniendo argumentos de peso.

Gemma 4 frente a Mistral Small 4 y Llama 4 Scout ¶

El panorama open source no se reduce a dos familias. Hay otros contendientes que vale la pena tener en el radar.

Mistral Small 4 es la apuesta de Mistral AI por la eficiencia extrema. Es un modelo MoE con 119B de parámetros totales pero solo 6B activos por token, distribuidos entre 128 expertos. Tiene licencia Apache 2.0 y 256K de contexto. En rendimiento matemático puro, Mistral Large 2026 alcanza un 90,4% en MATH frente al 75,6% de Gemma 4, pero estamos comparando categorías distintas: Mistral Large tiene 675B de parámetros totales con 41B activos. Es otra liga de hardware (fuente: Digital Applied).

Donde Gemma 4 gana a toda la competencia es en versatilidad en el edge. Los modelos E2B y E4B pueden ejecutarse en móviles y dispositivos embebidos con audio nativo, algo que ni Mistral ni Llama ofrecen en esos tamaños. NVIDIA distribuye Gemma 4 a través de su RTX AI Garage para inferencia local en GPUs RTX (fuente: WaveSpeedAI).

Llama 4 Scout de Meta trae su propio argumento diferenciador: una ventana de contexto de 10 millones de tokens. Para cargas de trabajo que impliquen repositorios enormes o documentos de cientos de miles de tokens, ese número marca la diferencia. Pero tiene un coste: desplegar los 10M de contexto a BF16 requiere más de 200 GB de VRAM. En la práctica, la mayoría de despliegues cuantizan y limitan el contexto a 1-2M (fuente: Digital Applied).

Llama 4 también arrastra una licencia de Meta con restricciones por encima de 700 millones de usuarios activos mensuales y prohibición de usar las salidas del modelo para entrenar competidores. Para startups y empresas que construyen productos derivados, Apache 2.0 (Gemma 4, Mistral Small 4, Qwen 3.5) da bastante más libertad legal.

Gemma 4 como backend para agentes y function calling ¶

Las capacidades agénticas son probablemente el avance más práctico de toda la familia. El function calling pasa de ser una funcionalidad experimental (Gemma 3) a algo que permite hacer agentic coding local de verdad.

Si quieres ver cómo se comparan las herramientas que consumen estos modelos, la comparativa de agentes de IA para terminal cubre Claude Code, Gemini CLI, Copilot CLI y Qwen Code con sus puntos fuertes y débiles. El patrón que más se repite en la comunidad es este:

1. Levantas llama-server o vLLM con Gemma 4
2. Apuntas OpenCode o similar al endpoint http://localhost:8080/v1
3. El agente usa function calling para interactuar con tu sistema de archivos, ejecutar tests, modificar código

Un walkthrough en DEV Community describe una pila completa en Linux: Ubuntu + Vulkan + llama.cpp + llama-server + Open WebUI + OpenCode/VS Code consumiendo el mismo endpoint. Un modelo, varias interfaces, ~21 tokens por segundo en un mini PC con Ryzen sin GPU dedicada (fuente: DEV Community).

La aplicación Google AI Edge Gallery para iPhone demuestra otro ángulo: Gemma 4 ejecutando Mobile Actions con tool calls que encienden la linterna o abren Maps. No es solo chat offline. Es un laboratorio para asistentes locales con capacidad de actuar en el dispositivo. La ficha de App Store confirma que la inferencia ocurre 100% on-device (fuente: Hacker News, App Store).

Ahora bien, hay que ser realistas. Estas acciones móviles funcionan sobre todo en inglés. Una feature request del 8 de abril de 2026 en el repositorio pide soporte para mandarín, acciones localizadas y hasta Siri Shortcuts. Estamos en fase de demo poderosa, no de producto pulido (fuente: GitHub issue #627).

También hay un ángulo menos visible pero relevante: el soporte de fine-tuning agéntico. Hugging Face ha actualizado TRL con soporte para respuestas multimodales de herramientas durante el entrenamiento, lo que permite que el modelo reciba imágenes de vuelta al interactuar con entornos. El ejemplo de demostración: un Gemma 4 aprendiendo a conducir en el simulador CARLA (fuente: Hugging Face blog).

El ecosistema de Gemma 4 aún está madurando ¶

Nathan Lambert, investigador en Allen Institute for AI y autor de Interconnects, lo resume con una observación que clava el problema: los benchmarks en el lanzamiento son una historia incompleta para los modelos open source. El éxito de Gemma 4 va a depender de la facilidad de uso, hasta el punto en que una diferencia de 5-10% en benchmarks no importaría (fuente: Interconnects).

Gemma 3 tenía números decentes pero sufría problemas de tooling y un rendimiento mediocre al hacer fine-tuning. ¿Le pasará lo mismo a Gemma 4? Es pronto para saberlo, pero hay señales mixtas.

Por un lado, el soporte de primer día es amplio: Transformers, vLLM, llama.cpp, MLX, Ollama, LM Studio, SGLang… Muchas de estas integraciones se hicieron en colaboración directa con los equipos de Hugging Face (Cyril Vallez, Raushan Turganbay), Eric para mistral.rs, Son para llama.cpp, Prince para MLX (fuente: Hugging Face blog).

Por otro, Qwen 3.5 lleva semanas de ventaja y su comunidad ya ha resuelto los problemas iniciales de tooling que toda arquitectura nueva arrastra. Lambert señala que Qwen 3.5 ha necesitado mes y medio desde su lanzamiento para empezar a funcionar bien en todas las herramientas de RL research. Con Gemma 4, el reloj acaba de empezar.

En LocalLLaMA, varios usuarios reportan que Gemma 4 en llama.cpp se volvió bastante más estable tras fixes recientes, y recomiendan usar el chat template interleaved con ajustes manuales. Traducido: no juzgues Gemma 4 por una prueba de hace una semana, porque el estado del runtime está cambiando con rapidez (fuente: Reddit/LocalLLaMA).

⚠️ Instalar un modelo no es solo descargarlo. Es asegurarte de que tu runtime, tu cuantización, tu template de chat y tu versión de llama.cpp juegan bien juntas. Si algo falla, antes de culpar al modelo, actualiza tus herramientas.

Cuándo elegir Gemma 4 y cuándo buscar alternativas ¶

Después de revisar documentación oficial, benchmarks, tests reales en hardware de consumo y opiniones de la comunidad, mi lectura es esta.

Usa Gemma 4 si:

• Quieres un backend local para OpenCode, Codex CLI o similar con privacidad total
• Necesitas un modelo con function calling nativo para agentes simples en tu terminal
• Tu hardware es una GPU de consumo (RTX 3090/4090) o un Mac con Apple Silicon
• Valoras la licencia Apache 2.0 para productos comerciales sin restricciones
• Quieres experimentar con multimodalidad en el edge (imagen + audio en móvil)

No uses Gemma 4 (todavía) si:

• Necesitas rendimiento de frontera absoluto en tareas complejas de ingeniería. Los modelos cloud como Claude Opus 4.6 o GPT-5.4 siguen a otro nivel para proyectos ambiciosos
• Tu trabajo es sobre todo en chino o en idiomas donde Qwen tiene ventaja clara con soporte para 201 idiomas
• Necesitas contextos por encima de 256K tokens (Llama 4 Scout llega a 10M)
• No tienes paciencia para lidiar con un ecosistema que aún está madurando

El modelo concreto:

• 26B A4B si tu máquina lo aguanta (16-24 GB VRAM o 32 GB RAM). Es el punto dulce
• E4B si vas a edge, portátil ligero o móvil
• 31B Dense si tienes dos GPUs de 80 GB y quieres la máxima calidad
• E2B para experimentos en el navegador o dispositivos con muy poca memoria

Y siempre, siempre, detrás de llama.cpp o vLLM antes que montar un festival de capas innecesarias.

El panorama open source cambia cada semana ¶

Hace dos meses, la guía de los mejores modelos de IA para programar en Web Reactiva señalaba a GLM-5 y Kimi K2.5 como los líderes open source. Gemma 4 no existía.

Hoy el tablero es otro. Gemma 4 entra con fuerza en la conversación, sobre todo en el segmento de 26-31B parámetros donde la relación calidad/coste es clave. La competencia entre Google, Alibaba, Meta y Mistral está produciendo modelos mejores a un ritmo que hace que cualquier guía envejezca en semanas.

Lo que no cambia es el consejo de fondo: prueba con tus propios casos de uso. Un benchmark no es tu proyecto. Un ELO de Codeforces no es tu codebase. La única prueba que importa es si el modelo resuelve lo que necesitas resolver, en tu hardware, con tu stack.

Y si al final decides que Gemma 4 no es lo tuyo, al menos habrás aprendido a montar un servidor de inferencia local compatible con la API de OpenAI. Eso te va a servir para el siguiente modelo. Y para el siguiente. Porque van a seguir llegando.

FAQ ¶

¿Gemma 4 es realmente open source?
Sí. Toda la familia Gemma 4 se distribuye bajo licencia Apache 2.0 desde su lanzamiento el 2 de abril de 2026. No tiene restricciones de uso, ni límites de usuarios activos mensuales, ni políticas de uso aceptable adicionales. Es un cambio significativo respecto a Gemma 3, que usaba la licencia propietaria “Gemma Open” de Google con restricciones comerciales.

¿Cuánta RAM necesito para ejecutar Gemma 4 26B A4B?
Cuantizado a 4 bits (Q4_K_M o MXFP4), el modelo 26B A4B cabe en unos 14-16 GB de VRAM, compatible con GPUs como la RTX 3090 o RTX 4090. En CPU con RAM del sistema, necesitas al menos 32 GB. El modelo más pequeño, E4B, puede funcionar con solo 8 GB de RAM según la documentación de Google AI for Developers.

¿Qué diferencia hay entre Gemma 4 y Gemini?
Gemini es el modelo cloud de Google, cerrado y accesible por API o aplicación. Gemma 4 es la versión open-weight basada en la misma tecnología que Gemini 3, pero diseñada para ejecutarse en local bajo licencia Apache 2.0. Gemini es más potente en bruto; Gemma 4 permite despliegue privado sin enviar datos a terceros.

¿Puedo usar Gemma 4 para construir agentes autónomos?
Sí. Gemma 4 soporta function calling nativo con tokens especiales dedicados, structured JSON output, system prompt y thinking mode configurable. Puedes usarlo como backend para OpenCode, Codex CLI u otros frameworks de agentes a través de un endpoint compatible con la API de OpenAI. El modelo 26B A4B con 256K tokens de contexto y tool calling es la variante más adecuada para flujos agénticos.

¿Gemma 4 funciona bien con Ollama?
Para muchos casos de uso sí. Sin embargo, Daniel Vaughan reportó que para flujos agénticos con function calling en Codex CLI, llama.cpp con GGUF directo y el flag --jinja ofreció mayor estabilidad que Ollama. Si notas problemas de fiabilidad en el tool calling, prueba la ruta de llama-server con el template de chat interleaved.

¿Qué modelo elegir entre Gemma 4 y Qwen 3.5 para programar en local?
Depende del hardware y la cuantización. En benchmarks oficiales a precisión completa, Qwen 3.5 lidera en TAU2 y SWE-bench para tareas agénticas. Pero cuantizado en hardware de consumo, Gemma 4 26B A4B muestra mayor consistencia: en tests reales con Go, compiló código de forma estable en todas las cuantizaciones probadas, mientras que Qwen 3.5-35B variaba su tasa de compilación según la cuantización. Si trabajas en chino, Qwen tiene ventaja con soporte para 201 idiomas.

¿Gemma 4 soporta entrada de audio?
Solo los modelos E2B y E4B incluyen audio nativo con un encoder USM-style conformer capaz de procesar hasta 30 segundos de audio. Soportan reconocimiento automático de voz (ASR) y traducción en múltiples idiomas. Los modelos más grandes (26B A4B, 31B) procesan texto e imagen pero no audio de forma nativa.

¿Qué ventajas tiene Gemma 4 sobre Llama 4 Scout?
Licencia Apache 2.0 sin restricciones frente a la licencia de Meta que limita el uso comercial por encima de 700M de usuarios activos. Modelos edge (E2B, E4B) con audio nativo que Llama 4 no ofrece. Menor footprint de hardware: el 26B A4B cabe en una sola GPU de consumo. Llama 4 Scout gana en ventana de contexto (10M vs 256K tokens), pero desplegar esos 10M requiere más de 200 GB de VRAM.

¿Merece la pena migrar de Gemma 3 a Gemma 4?
Sí. El salto es generacional, no incremental. Codeforces ELO pasa de 110 a 2.150 (casi 20x). El function calling nativo con tokens dedicados sustituye los workarounds de Gemma 3. La licencia cambia de “Gemma Open” (restrictiva) a Apache 2.0 (sin restricciones). El soporte nativo de system prompt simplifica la configuración de agentes. Y la arquitectura MoE del 26B A4B ofrece una relación calidad/coste sin precedentes en la familia.

¿Puedo hacer fine-tuning de Gemma 4?
Sí. El modelo tiene soporte completo para fine-tuning con Hugging Face TRL, LoRA y full fine-tuning bajo licencia Apache 2.0, lo que permite adaptarlo a tu codebase, convenciones internas y patrones específicos de dominio. TRL ha sido actualizado con soporte para respuestas multimodales de herramientas durante el entrenamiento: Google ha publicado un ejemplo donde Gemma 4 aprende a conducir en el simulador CARLA recibiendo imágenes como feedback.

Fuentes ¶

• Google DeepMind - Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models
• Hugging Face - Welcome Gemma 4
• Google AI for Developers - Gemma 4 model overview
• Hugging Face - Gemma 4 26B A4B Model Card
• Daniel Vaughan - I ran Gemma 4 as a local model in Codex CLI (Medium/Google Cloud)
• Luigi/grigio.org - The BEST Local LLM for OpenCode: Gemma 4 26B A4B
• ai.rs - Gemma 4 vs Qwen 3.5 vs Llama 4: Updated Benchmarks
• Maniac.ai - Qwen 3.5 vs Gemma 4: benchmark-by-size comparison
• Miguel Filipe - Benchmarking quantized local LLMs on Go coding
• Nathan Lambert/Interconnects - Gemma 4 and what makes an open model succeed
• Digital Applied - Gemma 4 vs Llama 4 vs Mistral Small 4: Full Comparison
• WaveSpeedAI - What Is Google Gemma 4?
• MindStudio - What Is the Gemma 4 MoE Architecture?
• vLLM - Gemma 4 Usage Guide
• Reddit/LocalLLaMA - Gemma 4 on llama.cpp should be stable now
• DEV Community - Gemma 4 on a Ryzen mini PC
• Hacker News - Gemma 4 on iPhone
• Princeton University et al. - GEO: Generative Engine Optimization (KDD 2024)

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