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차세대 Gemma 4 인공 지능은 로컬 장치에서 Apache 2.0 라이센스를 채택합니다.

작성자 Redação Mix Vale • 2026년 4월 2일 • 1 min de leitura

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사진: Gemma 4 - Google

세계에서 가장 많이 사용되는 검색 엔진을 담당하는 거대 기술 기업은 개발자와 연구원을 대상으로 하는 새로운 오픈 소스 언어 모델 제품군을 출시했습니다. 최근 업데이트는 가장 강력한 버전에서 256,000개의 토큰에 도달하는 컨텍스트 창을 통해 텍스트, 오디오 및 이미지 입력을 지원하는 도구를 제공합니다. 이 세대의 주요 차별화 요소는 이전의 상업적 제한을 제거하여 기업이 서버에서 휴대폰에 이르기까지 자체 하드웨어에서 기술을 보다 자유롭게 사용할 수 있다는 것입니다.

상업적 이용 가이드라인 변경

새로운 라이센스 형식을 채택하면 이전 버전의 도구에 존재했던 장벽이 제거됩니다. 이제 개발자는 시스템 작성자가 일방적으로 업데이트할 수 있는 금지된 사용 정책을 따를 필요 없이 처리된 데이터 및 상업적 배포를 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.

이러한 구조적 변화는 프로그래밍 커뮤니티 내에서 새로운 프로젝트 생성을 장려하는 것을 목표로 합니다. 오프라인 실행에 중점을 두는 것은 개방적이고 유연한 대안을 제공하는 전략을 강화하여 스타트업과 대기업이 반복되는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 비용 없이 기술을 통합할 수 있도록 해줍니다.

논리적 추론의 기술적 발전

새로운 시스템은 수학적 문제를 해결하고 복잡한 지침을 따르는 능력이 크게 향상되었습니다. 업데이트된 아키텍처는 함수 호출에 대한 기본 지원과 특정 데이터 형식으로 구조화된 출력 생성을 통합하여 자율 에이전트의 워크플로를 최적화합니다.

프로그래밍 코드 처리 능력도 인터넷 연결이 없는 환경에서도 제대로 작동할 수 있도록 개선되었습니다. 이러한 조건에서 달성한 성능은 클라우드 처리에만 의존하는 인텔리전스 서비스에서 얻은 결과에 가깝습니다.

다중 모드 정보 처리

전통적인 텍스트 해석 외에도 차세대는 오디오 파일과 이미지를 기본적으로 처리합니다. 음성인식 시스템은 전년도 출시 모델에 비해 정확도가 뛰어나 음성 명령을 실시간으로 받아적고 분석할 수 있다.

시각적 입력 지원을 통해 스캔한 문서에서 광학 문자 인식과 같은 고급 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 이 도구는 복잡한 그래프와 표를 해석하여 기업 부문의 요구 사항을 충족하는 정확도로 관련 데이터를 추출할 수 있습니다.

이러한 다양한 입력 양식의 조합은 대화형 응용 프로그램을 만들 수 있는 다양한 가능성을 열어줍니다. 개발자는 사용자가 말하는 내용과 장치의 카메라가 캡처하는 내용을 동시에 분석하여 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고도 모든 것을 처리하는 솔루션을 구성할 수 있습니다.

크기 및 효율성 변형

모델 제품군은 다양한 하드웨어 요구 사항을 충족하기 위해 네 가지 주요 구성으로 구분되었습니다. Mixture of Experts 및 Dense로 알려진 보다 강력한 버전은 대규모 데이터 처리를 처리하는 고성능 서버 및 전문 워크스테이션을 목표로 합니다.

반면, 더 가벼운 모델은 에너지 효율성을 우선시하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 소형 모델은 네트워크 에지, 즉 최종 사용자 장비에서 직접 실행하여 배터리 소모와 외부 처리 필요성을 최소화하는 데 이상적입니다.

전문가 아키텍처 기반 버전은 추론 프로세스 중에 수십억 개의 매개변수 중 일부만 활성화합니다. 이러한 기술적 접근 방식은 응답 대기 시간과 에너지 소비를 대폭 줄이는 동시에 140개 이상의 다양한 언어로 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 유지합니다.

이제 신경망 가중치가 포함된 전체 파일이 대중에게 공개됩니다. 기술 전문가는 인정된 코드 호스팅 플랫폼과 기계 학습에 중점을 둔 저장소에서 자료를 즉시 다운로드할 수 있습니다.

모바일 장치에 대한 최적화

컴팩트 버전의 개발은 글로벌 시장의 주요 모바일 장치용 프로세서 제조업체와의 협력을 통해 이루어졌습니다. 이러한 기술 협력을 통해 동시 번역 및 긴 텍스트 요약과 같은 일상적인 작업에서 지연 시간이 거의 없는 응답을 제공할 수 있는 시스템이 탄생했습니다. 실제 테스트를 통해 이 기술은 교육 및 산업 프로젝트에 널리 사용되는 저가형 개발 보드 및 단일 보드 컴퓨터에서도 안정적인 성능을 유지하는 것으로 나타났습니다.

다양한 하드웨어 구성 전반에 걸쳐 효율성을 유지하는 것은 애플리케이션 생태계에 있어 실질적인 이점을 의미합니다. 로컬 처리에서 응답 시간을 줄이는 것은 의료 및 금융 애플리케이션과 같이 높은 수준의 개인 정보 보호가 필요한 서비스에 매우 중요합니다. 이 기술은 사용자 장치에서 직접 정보를 처리함으로써 인터넷을 통한 민감한 데이터 전송과 관련된 위험을 제거하고 제3자가 가로채지 못하도록 개인 정보를 보호합니다.

개발 생태계와의 통합

공식 플랫폼에서 도구를 즉시 사용할 수 있으므로 연구원과 소프트웨어 엔지니어가 새로운 인공 지능 기술에 쉽게 접근할 수 있습니다. 대용량 모델은 클라우드 개발 스튜디오를 통해 테스트하고 배포할 수 있으며, 모바일에 최적화된 버전은 엣지 처리를 위한 전용 갤러리에 있습니다. 내부 시스템을 현대화하려는 기업은 타사 인터페이스 사용에 대한 월간 비용을 걱정할 필요 없이 이러한 솔루션을 로컬 인프라에 통합할 수 있습니다. 또한, 더 가벼운 변형의 아키텍처는 모바일 운영 체제에 대한 향후 업데이트를 위한 기본 기반이 될 것이며, 이는 생성 인공 지능이 향후 시장에 출시될 휴대폰의 표준이자 유비쿼터스 구성 요소가 되어 사용자가 일상적으로 장치와 상호 작용하는 방식을 변화시킬 것이라는 분명한 추세를 나타냅니다.