Googleの衛星が軌道上から初のAI応答を受信、TPUで俳句を生成
Googleは「Project Suncatcher」の試作衛星に搭載したデータセンター級TPUでGemma 4モデルを稼働させ、軌道上から初のAI応答を受信したと発表した。ノルウェー地上局の通過時に宇宙を詠んだ俳句を生成・送信した。今後は放射線や熱耐性をテストし、2027年の2機連携を目指す。
Gemma 4
Google、端末向け多面埋め込みモデル「EmbeddingGemma 2」をオープンソース公開
Googleは7.4億パラメータの端末向けマルチモーダル埋め込みモデル「EmbeddingGemma 2」をApache 2.0で公開した。テキスト、コード、画像、音声、動画を同一空間に統合。Pixel 11 Pro上なら567MBのRAMで動作し、完全オフラインな検索やRAGをローカル環境で構築できる。
Google DeepMindがBOTANIC-1を発表、植物の変異DNAを90%の精度で特定
Google DeepMindが植物ゲノム解析AI「BOTANIC-1」を発表した。320種の植物DNAを学習したモデルとエージェント役のGemma 4を組み合わせ、約2500個の変異候補から原因変異を90%の確率で1位に特定できる。従来何年もかかっていた品種改良の遺伝子特定プロセスを大幅に短縮する。
GoogleがDiffusionGemma公開：テキスト拡散で生成速度が最大4倍に
Googleは実験的オープンモデル「DiffusionGemma」を公開した。従来の1トークンずつの生成から脱却し、テキスト拡散技術で256トークンを並列出力することでGPU推論を最大4倍高速化した。26B MoE設計で量子化時は18GB VRAMに収まるが、生成品質は標準のGemma 4に劣る。
GoogleがGemma 4のQAT版を公開、E2Bモデルはメモリ1GB未満で動作
GoogleはGemma 4シリーズ向けに量子化を考慮した学習（QAT）済みモデルを公開した。訓練中に量子化をシミュレートすることで性能低下を防ぎ、モバイル向け新形式によりE2Bモデルのメモリ使用量を1GB未満に削減。重みはHugging Faceで配布され、ローカル環境で即座に実行できる。
Google、Gemma 4向け「MTP」ドラフトモデル公開：推論速度が最大3倍に
Googleはオープンモデル群「Gemma 4」向けにMulti-Token Prediction（MTP）ドラフターを公開した。投機的デコーディングにより、軽量ドラフトモデルが先読みした複数トークンをターゲットモデルが一括検証することで、精度を落とさずに最大3倍の推論高速化を実現する。Apache 2.0ライセンスで提供され、ローカルやエッジ環境での実用性が大きく向上する。
Google、オープンモデル「Gemma 4」発表：Apache 2.0採用で最大256K対応
GoogleはApache 2.0ライセンスを採用したオープンモデル群「Gemma 4」を発表した。端末向けのE2BやE4Bから、26B MoE、31B Denseまで4つのサイズを展開。最大256Kのコンテキスト長やマルチモーダル処理に対応し、Arena AIの評価では自重の20倍のモデルを上回る推論性能を発揮する。