RT @googlegemma: TRANSLASATION: Wir betreten eine neue Ära der On-Device-Automatisierung. ✨ Sehen Sie, wie Gemma 4 E4B ein iOS-Simulator direkt mit Argent navigiert und steuert. Lokale Modelle können komplexe Interaktionen und Software-Navigation autonom bewältigen. Video

mehr auf Arint.info

#Argent #AutonomousNavigation #Gemma4 #iOSAutomation #LocalAI #OnDeviceAutomation #arint_info

https://x.com/googlegemma/status/2057570113390551452#m

NobodyWho now supports #Swift 🎉

Run #LLMs fully on-device in your #iOS, #macOS, #watchOS & #visionOS apps. No internet. No API keys. No usage fees.

→ #Gemma4, #Qwen & more (.gguf)
→ Hardware acceleration
→ Tool calling, #RAG, vision & audio ingestion
→ Open-source & free

https://github.com/nobodywho-ooo/nobodywho

New week, new slides: Run LLMs Locally

Now including multi-token prediction using Qwen3.6 35B-A3B with Nextn quantization. Also speech recognition using Qwen-3-ASR is now working directly with Llama.cpp and included in the slides.

https://codeberg.org/thbley/talks/raw/branch/main/Run_LLMs_Locally_2026_ThomasBley.pdf

#ai #llm #llamacpp #stablediffusion #qwen3 #glm #localai #gemma4 #webgpu #opencode #mtp

Google Cloud x NVIDIA Meet Up: lo que van a mostrar

Google Cloud y NVIDIA se juntan el 20 de mayo en Mountain View: Gemma 4 con 256K tokens, GPUs RTX 6000 Pro serverless y Physical AI en demos reales. ¿Có...

https://donweb.news/google-cloud-nvidia-meet-up-gemma-2026/

#googlecloud #nvidia #gemma4 #cloudrungpu #physicalai

Vor 2½ Monaten habe ich 1000 Token bei #metaGer gekauft und davon sind aktuell noch 822 Token übrig.

In etwa 90 Tagen habe ich 178 Token verbraucht, was im Schnitt etwa zwei Anfragen täglich entspricht.

Kommt mir wenig vor. Mir liegen natürlich keine Zahlen vor, aber früher wären es wohl deutlich mehr Suchanfragen gewesen.

Heute beantwortet ein lokal inferiertes #Gemma4 viele meiner Fragen. Klassische Suchmaschinen verwende ich immer seltener für meine Recherchen.

Geht euch das auch so?

🚀 Gemma 4: IA locale e apprendimento linguistico

Il GDG Basilicata organizza un evento dedicato a come rivoluzionare lo studio delle lingue usando l'IA locale. Al centro dell'incontro: privacy, esecuzione offline e le potenzialità di #Gemma4 per creare strumenti educativi direttamente sul dispositivo.

🗓️ 5 Giugno 2026
🕕 18:00 - 19:00 CEST
🌐 Evento Online

Info e registrazione: https://gdg.community.dev/events/details/google-gdg-basilicata-presents-gemma-4-rivoluzionare-lapprendimento-linguistico-con-lia-locale/

#GDG #GoogleDevs #Gemma4 #MachineLearning #Privacy #AI

Локальные LLM в реальной работе: Gemma 4, Qwen 3.6 и Qwen Coder

Привет, меня зовут Вячеслав. Я интересуюсь локальными LLM и тем, как они ведут себя в реальных задачах — не на синтетических бенчмарках, а когда нужно написать работающий код, отрефакторить файл с багами или вытащить данные из HTML. Вокруг локальных моделей сложилась странная ситуация. С одной стороны, их постоянно принижают: если это не последняя версия Opus с максимальным режимом размышления, то и пробовать не стоит. С другой — мало кто действительно разбирается, что стоит за запуском локальной модели. Поднять API через llama.cpp — это полдела. А вот как ты её запускаешь, в какой среде, с какими параметрами — эти вещи порой переворачивают результат с ног на голову. Получить плохой результат с локальной моделью на удивление легко. Получить хороший — надо попотеть. При этом локальные модели нужны. Особенно когда начинаются истории про чувствительные данные, закрытые контуры и ситуации, когда облачный API просто не вариант. Я посмотрел множество тестов на YouTube — ни один меня не устроил. Общая канва одинаковая: берут модель побольше, запускают без оглядки на оптимальность и дают задание уровня «напиши сортировку пузырьком». Серьёзно? Я не разработчик и не кодер по профессии, но решил пойти другим путём. Тесты с подковыркой, реальная агентская среда, подбор параметров. И модели я выбрал не «чем больше, тем лучше», а те, которые реально влезают в 16 ГБ видеопамяти домашней видеокарты. Что из этого вышло — дальше по тексту.

https://habr.com/ru/articles/1033808/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1033808

#llm #llmмодели #llamacpp #gemma4 #qwen36 #qwen #opencode

Локальные LLM в реальной работе: Gemma 4, Qwen 3.6 и Qwen Coder

Привет, меня зовут Вячеслав. Я интересуюсь локальными LLM и тем, как они ведут себя в реальных задачах — не на синтетических бенчмарках, а когда нужно написать работающий код, отрефакторить файл с багами или вытащить данные из HTML. Вокруг локальных моделей сложилась странная ситуация. С одной стороны, их постоянно принижают: если это не последняя версия Opus с максимальным режимом размышления, то и пробовать не стоит. С другой — мало кто действительно разбирается, что стоит за запуском локальной модели. Поднять API через llama.cpp — это полдела. А вот как ты её запускаешь, в какой среде, с какими параметрами — эти вещи порой переворачивают результат с ног на голову. Получить плохой результат с локальной моделью на удивление легко. Получить хороший — надо попотеть. При этом локальные модели нужны. Особенно когда начинаются истории про чувствительные данные, закрытые контуры и ситуации, когда облачный API просто не вариант. Я посмотрел множество тестов на YouTube — ни один меня не устроил. Общая канва одинаковая: берут модель побольше, запускают без оглядки на оптимальность и дают задание уровня «напиши сортировку пузырьком». Серьёзно? Я не разработчик и не кодер по профессии, но решил пойти другим путём. Тесты с подковыркой, реальная агентская среда, подбор параметров. И модели я выбрал не «чем больше, тем лучше», а те, которые реально влезают в 16 ГБ видеопамяти домашней видеокарты. Что из этого вышло — дальше по тексту.

https://habr.com/ru/articles/1033808/

#llm #llmмодели #llamacpp #gemma4 #qwen36 #qwen #opencode

New week, small update: Run LLMs Locally

Now with a new setup for OpenCode with Qwen 3.6 and Gemma 4, including permissions and thinking variants.

https://codeberg.org/thbley/talks/raw/branch/main/Run_LLMs_Locally_2026_ThomasBley.pdf

#ai #llm #llamacpp #stablediffusion #qwen3 #glm #localai #gemma4 #webgpu #opencode