تعود Google إلى سباق الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر من جديد مع Gemma 4

بإيجاز

• قامت Google بإسقاط Gemma 4، وهي عائلة من النماذج المفتوحة بموجب ترخيص Apache 2.0.
• يمتد خط النماذج المكون من أربعة نماذج من الهواتف إلى مراكز البيانات، حيث يحتل نموذج 31B المرتبة #3 عالميًا بالفعل.
• يحصل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في الولايات المتحدة على دفعة ضرورية، إذ تُقدم Gemma 4—بدعم من DeepMind—نفسها كأقوى منافس أمريكي ضد DeepSeek وQwen وقادة صينيين آخرين.

اكتسبت طموحات Google في مجال الذكاء الاصطناعي المفتوح قدرًا أكبر بكثير من الجدية اليوم. أطلقت الشركة Gemma 4، وهي عائلة من أربعة نماذج مفتوحة الأوزان مبنية على نفس الأبحاث التي قامت عليها Gemini 3، ومُرخصة تحت Apache 2.0—وهو تغيير ملحوظ مقارنةً بالشروط الأكثر تقييدًا على إصدارات Gemma السابقة.
قام المطورون بتنزيل أجيال Gemma السابقة أكثر من 400 مليون مرة، مما أدى إلى ظهور أكثر من 100,000 نسخة/تعديل مجتمعي. يعد هذا الإصدار الأكثر طموحًا حتى الآن.

لقد أطلقنا للتو Gemma 4 — وهي أذكى نماذجنا المفتوحة حتى الآن.

مبنية من نفس الأبحاث على مستوى عالمي مثل Gemini 3، تقدم Gemma 4 ذكاءً اختراقيًا مباشرةً إلى عتادك الخاص للاستدلال المتقدم وسير عمل الوكلاء.

تم إصدارها تحت ترخيص تجاري… pic.twitter.com/W6Tvj9CuHW

— Google (@Google) April 2, 2026

على مدار العام الماضي، كانت لوحة صدارة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر إلى حد كبير شأنًا صينيًا. فقد سيطرت DeepSeek وMinimax وGLM وQwen على المراكز الأولى، تاركةً البدائل الأمريكية وهي تتعثر بحثًا عن الصلة. كما أفادت Decrypt العام الماضي، انتقلت النماذج الصينية المفتوحة من مجرد حوالي 1.2% من استخدام النماذج المفتوحة عالميًا في أواخر 2024 إلى نحو 30% بحلول نهاية 2025، حيث تجاوزت Qwen التابعة لـ Alibaba حتى Llama الخاصة بـ Meta باعتبارها النموذج المستضاف ذاتيًا الأكثر استخدامًا في العالم.
كانت Llama التابعة لـ Meta هي الخيار الافتراضي للمطورين الذين يريدون نموذجًا قادرًا يمكن تشغيله محليًا. وقد تآكلت تلك السمعة—فترخيص Meta المُتحكم في Llama أثار تساؤلات حول وضعه كمصدر مفتوح فعليًا، كما تراجع أداؤه خلف المنافسة الصينية. حاولت عائلة OLMo التابعة لـ Allen Institute سد الفجوة لكنها لم تنجح في اكتساب زخم ذي معنى. أطلقت OpenAI نماذج gpt-oss في أغسطس 2025، ما منح النظام البيئي نفسًا من هواء جديد، لكن لم تكن مصممة أبدًا لتكون منافسًا على مستوى الطليعة.

 وبالأمس، أطلقت شركة ناشئة أمريكية من 30 شخصًا اسمها Arcee AI Trinity، وهو نموذج مفتوح المصدر بإجمالي 400 مليار باراميتر قدم حجة مقنعة بأن الساحة الأمريكية لم تكن ميتة بالكامل. تتبع Gemma 4 هذا الزخم، وهذه المرة مع الوزن الكامل لدى Google DeepMind خلفها، لتتحول—على نحو قابل للجدل—إلى أفضل نموذج أمريكي في مشهد الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر.
قالت Google في إعلانها إن النموذج “مبني من نفس الأبحاث والتقنيات على مستوى عالمي مثل Gemini 3”. تصل Gemma 4 في أربع أحجام: Effective 2B و4B للهواتف والأجهزة الطرفية، ونموذج Mixture of Experts بحجم 26B يركز على السرعة، ونموذج 31B Dense مُحسَّن للجودة الخام.

يحتل 31B Dense حاليًا المرتبة الثالثة بين جميع النماذج المفتوحة على لوحة نصوص Arena AI. يجلس 26B MoE في المركز السادس. تدّعي Google أن كلا النموذجين يتفوقان على نماذج بحجم 20 ضعفًا—وهو ادعاء يَثبت، على الأقل مقابل أرقام Arena AI، حيث لا تزال النماذج الصينية تحتل أعلى مركزين.

لقد اختبرنا Gemma 4. وهي قادرة، مع بعض التحفظات. يطبق النموذج الاستدلال حتى على المهام التي لا تتطلبه، ما قد يجعل الردود تبدو مُصممة بشكل مُبالغ فيه بالنسبة للمطالبات البسيطة. الكتابة الإبداعية جيدة—مقبولة وليست ملهمة—ومن المرجح أن تتحسن مع إرشادات أكثر تحديدًا وهندسة للمطالبات.
حيث قدم أفضل ما يكون بوضوح كان في الكود. عند طلب توليد لعبة، لم يكن الإخراج مبهرًا أو متقنًا بشكل خاص، لكنه اشتغل دون أخطاء في المحاولة الأولى. ليس سيئًا لنموذج من 41 مليار باراميتر. يمكن القول إن موثوقية zero-shot هذه أكثر قيمة من نتيجة أجمل لكنها تحتاج إلى تصحيح أخطاء.
يمكنك تجربة اللعبة (الأساسية لكن الوظيفية) هنا.

تغطي النسخ الأربع طيف العتاد بالكامل. تم بناء نماذج E2B وE4B للهواتف التي تعمل بنظام Android وRaspberry Pi والأجهزة الطرفية، مع تشغيل كامل دون اتصال وبزمن تأخير شبه معدوم، وإدخال صوتي أصلي، ونافذة سياق 128K. تستهدف نماذج 26B و31B محطات العمل والنشر على السحابة، حيث تمدد السياق إلى 256K وتضيف استدعاء دوال أصلي وإخراج JSON مُهيكل لبناء وكلاء مستقلين. تعالج النماذج الأربعة الصور والفيديو أصليًا. تلائم الأوزان كاملة الدقة للنماذج الأكبر على وحدة GPU واحدة من NVIDIA H100 سعتها 80GB؛ وتعمل النسخ المُكمّمة على عتاد المستهلك.
ترخيص Apache 2.0 هو العنوان الرئيسي الآخر. استخدمت إصدارات Gemma السابقة من Google ترخيصًا مخصصًا أنشأ غموضًا قانونيًا للمنتجات التجارية. يُزيل Apache 2.0 هذا الاحتكاك بالكامل—يمكن للمطورين تعديل النماذج وإعادة توزيعها وتوسيعها تجاريًا دون القلق من أن تغيّر Google الشروط لاحقًا. أثنى مؤسس Hugging Face المشارك Clement Delangue عليها، قائلًا إن “الذكاء الاصطناعي المحلي يحظى بلحظته”، وأنه مستقبل صناعة الذكاء الاصطناعي. ذهب الرئيس التنفيذي لـ Google DeepMind Demis Hassabis إلى أبعد من ذلك، واصفًا Gemma 4 بأنها “أفضل النماذج المفتوحة في العالم لأحجامها المختلفة”.

متحمسون لإطلاق Gemma 4: أفضل النماذج المفتوحة في العالم لأحجامها المختلفة. متاحة في 4 أحجام يمكن ضبطها بدقة لتناسب مهمتك المحددة: 31B dense لأداء خام رائع، و26B MoE لتأخير منخفض، وEffective 2B & 4B لاستخدام الأجهزة الطرفية - سعيدين بالبناء! pic.twitter.com/Sjbe3ph8xr

— Demis Hassabis (@demishassabis) April 2, 2026

هذا ادعاء قوي. لا تزال الأنظمة الاحتكارية من Anthropic وOpenAI وGemini التابعة لـ Google نفسها تتصدر في أصعب الاختبارات القياسية. لكن بالنسبة لنماذج الأوزان المفتوحة التي يمكنك تشغيلها محليًا وتعديلها بحرية ونشرها على بنيتك التحتية الخاصة؟ المنافسة أصبحت أرق بكثير. يمكنك تجربة Gemma 4 الآن في Google AI Studio (31B و26B) أو Google AI Edge Gallery (E2B وE4B). تتوفر أيضًا أوزان النماذج على Hugging Face وKaggle وOllama.