Google DeepMind·· 2026-06-09
Google DeepMind、統一エンコーダーレス多モーダルモデルGemma 4 12Bを公開
Introducing Gemma 4 12B: a unified, encoder-free multimodal model
AI による要約
Google DeepMindはノートパソコンでのローカル実行向けマルチモーダルモデルGemma 4 12Bを公開した。エッジ向けE4Bと26B MoEの中間に位置し、エンコーダーを使わない統一構造で、視覚・音声入力をLLMの本体へ直接渡す。
入選の記録
基準 60公式・一次情報1 回目 822 回目 78
入選二回の合計 160 ≥ 基準の 2 倍 120
- 情報源の区分
- 公式・一次情報、この区分の基準は 60 点
- 予備審査
- 通過：发布Gemma 4多模态模型，含架构与开发工具
- 推薦理由
- エンコーダーレス構造でマルチモーダル能力を16GBのVRAMに収め、26B MoEとの性能差を比較できる。
採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。
情報源：Google DeepMind · deepmind.google