Omar Sanseviero (@osanseviero)
Gemma 4 출시를 위해 Hugging Face, vLLM, llama.cpp, Ollama, NVIDIA, Unsloth, Cactus, SGLang, Docker, Cloudflare 등 여러 AI 생태계 파트너와 협업했다는 내용이다. 최신 모델 배포에 필요한 오픈소스·인프라 협력이 강조된 중요한 발표다.
People underestimate the level of collaboration that needs to happen for a model such as Gemma 4 to land Before the launch, we worked with HF, VLLM, llama.cpp, Ollama, NVIDIA, Unsloth, Cactus, SGLang, Docker, CloudFlare, and so many others This ecosystem is amazing 🔥
AshutoshShrivastava (@ai_for_success)
Pixel 10 Pro에서 Gemma 4 E2B를 사용해 오디오 전사를 수행한 사례를 공유한다. 현재는 최대 30초까지 지원하며, 온디바이스 AI 활용의 실사용 가능성을 보여주는 흥미로운 적용 사례다.
merve (@mervenoyann)
Gemma 4가 추론을 위한 thought channel을 제공한다는 팁입니다. 추론과 답변 데이터를 활용해 fine-tuning하면, 생각 과정을 주입하는 방식으로 성능을 개선할 수 있다고 설명합니다.
clem (@ClementDelangue)
Gemma 4가 Hugging Face 랭킹 1위를 차지했다는 내용으로, 최신 오픈 모델의 성능과 인기를 보여주는 주목할 만한 소식이다.
Now you can run AI models like Gemma 4 Directly in your phones easily with Google's Open Source App Google AI Edge Gallery , It supports multiple AI models you download in the app itself from Hugging face and it work fully Offline.
https://firethering.com/google-ai-edge-gallery-offline-llm-app/
Google AI Edge Gallery lets you run open-source LLMs straight on your phone. No cloud. Once you download the models, you're offline. You get chat, image analysis, audio transcription, prompt testing. All on-device. Newer models like Gemma 4 mean better reasoning and multimodal stuff on mobile hardware. It’s more like a sandbox where you can test, run, and compare models directly on your device.
yeah I got an opinion on this week's #GEMMA 4 from Google -- and forced update to LM-Studio-0.4.8+ to use it:
https://installers.lmstudio.ai/win32/x64/0.3.36-1/LM-Studio-0.3.36-1-x64.exe
__installers.lmstudio.ai/win32/x64/0.3.36-1/LM-Studio-0.3.36-1-x64.exe
* good luck downloading it otherwise
** URL tampering (without path traversal) is your friend
*** thank you Linux, for showing me the way:
__installers.lmstudio.ai/linux/x64/0.3.36-1/LM-Studio-0.3.36-1-x64.AppImage #Gemma4
Prince Canuma (@Prince_Canuma)
MLX 기반 멀티모달 비전-언어 도구 mlx-vlm v0.4.4에 TurboQuant 성능 개선이 대폭 적용됐고, Open Evals 벤치마크에서 Gemma 4 26B IT를 M3 Ultra로 테스트한 결과 품질 저하 없이 동일한 78% 정확도를 기록했다고 소개한다.
TurboQuant: Open Evals on MLX 🔥 Yesterday I launched mlx-vlm v0.4.4 with major TurboQuant performance improvements. Today, the open benchmark results on MM-NIAH (val, 520 samples) using Gemma 4 26B IT by @GoogleDeepMind on M3 Ultra: → 0 quality loss — 78% accuracy for both
田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative (@taziku_co)
Google의 Gemma 4가 iPhone 17 Pro에서 완전 온디바이스로 동작하며, 이미지 이해와 추론, 필요 시 E2B 연동까지 수행한다고 소개됐다. MLX 최적화로 약 40 tok/s 성능을 내며, 네트워크나 클라우드 없이 실행되는 점이 핵심이다.
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