Alternativas a Gemma 4
Compara Gemma 4 con otros VLM y LLM multimodales locales según licencia, contexto, capacidades y coste operativo.
Aquí comparas Gemma 4 con modelos locales multimodales similares para decidir mejor entre contexto, licencia Apache-2.0 y requisitos de hardware.
Gemma 4 es ahora la rama principal de la familia abierta Gemma de Google. Lleva la línea a licencia Apache-2.0, añade soporte multimodal para audio y visión, y usa variantes dispersas más amigables para ejecución en dispositivo, lo que la hace más atractiva que ramas anteriores de Gemma para nuevos asistentes locales.
Sitio oficial: https://ai.google.dev/gemma
Canal de YouTube: https://www.youtube.com/@googledeepmind
Resumen rápido
| Modelo de precio | Gratis |
|---|---|
| Tipo de página | Familia de modelos |
| Origen del modelo | Modelos propios |
| Costo de API | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. |
| Costo de suscripción | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. |
| Última actualización del modelo | 2026-04-02 (lista oficial de lanzamientos de Google Gemma y anuncio de Gemma 4). |
| Tamaños de pesos del modelo | 3.8B total / 1.7B active, 29B total / 7B active |
| Versiones del modelo | Generación Gemma 3, Generación Gemma 3n, Lanzamiento de la familia Gemma 4, Publicación de las model cards de Gemma 4 |
| Modelo relacionado | Gemma 3n · Gemma 4 vs Gemma 3n |
| Diferencia clave | Gemma 4 es la rama insignia de mayor capacidad con licencia Apache-2.0; Gemma 3n es la rama más pequeña orientada a dispositivos y optimizada para hardware más ajustado. |
| Mejor para | Workflows locales de asistentes multimodales, Comprensión multimodal de documentos, Builders experimentando con tareas visión-lenguaje |
| Categorías | para solopreneurs , para pequeñas empresas , herramientas de IA gratis , desarrolladores , llm locales , llm con visión |
Línea temporal de versiones del modelo
Hitos de lanzamiento de Gemma 4
2025-03-12
Generación Gemma 3
Gemma 3 estableció la base de los lanzamientos Gemma multimodales modernos con contexto de 128K.
Fuente
Gemma 3 estableció la base de los lanzamientos Gemma multimodales modernos con contexto de 128K.
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2025-06-26
Generación Gemma 3n
Gemma 3n empujó la familia hacia un despliegue multimodal en dispositivo más eficiente.
Fuente
Gemma 3n empujó la familia hacia un despliegue multimodal en dispositivo más eficiente.
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2026-04-02
Lanzamiento de la familia Gemma 4
Google anunció Gemma 4 con variantes E4B y 31B, contexto de 256K, soporte multimodal de audio, imagen y texto, y function calling.
Fuente
Google anunció Gemma 4 con variantes E4B y 31B, contexto de 256K, soporte multimodal de audio, imagen y texto, y function calling.
Fuente
2026-04-02
Publicación de las model cards de Gemma 4
Las model cards oficiales documentan las variantes dispersas E4B y 31B y la licencia Apache-2.0.
Fuente
Las model cards oficiales documentan las variantes dispersas E4B y 31B y la licencia Apache-2.0.
Fuente
Alternativas destacadas
- Gemma 3n : Rama Gemma orientada a dispositivos, con soporte multimodal, contexto largo y variantes E2B/E4B eficientes.
- Qwen2.5 VL : Familia Qwen multimodal para flujos locales de visión-lenguaje.
- Llama 4 : Familia multimodal de pesos abiertos con contexto masivo, pero con restricciones importantes de políticas y licencia.
- Phi-3.5 Vision Instruct : Modelo multimodal compacto con licencia MIT para tareas locales de imagen, OCR, gráficos y razonamiento con múltiples imágenes.
- InternVL 3.5 : Familia multimodal bajo Apache-2.0 con muchas opciones de tamaño y fuerte enfoque en razonamiento, OCR y tareas visuales estilo agente.
Notas
Aquí comparas Gemma 4 con modelos locales multimodales similares para decidir mejor entre contexto, licencia Apache-2.0 y requisitos de hardware.
Tabla comparativa
| Herramienta | Precio | Tipo | Origen del modelo | Costo API | Suscripción | Pros | Contras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | La licencia Apache-2.0 es más simple para uso comercial que en ramas anteriores de Gemma; El contexto de 256K es fuerte para flujos con documentos grandes y aplicaciones | La variante 31B sigue necesitando hardware local serio frente a opciones VLM más pequeñas; Los lanzamientos recientes pueden tener soporte desigual en runtimes al principio |
| Gemma 3n | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | Diseñado específicamente para eficiencia de despliegue en dispositivo; Gestiona entradas de texto, imagen, audio y video dentro de una misma familia | Los términos de Gemma siguen siendo menos permisivos que lanzamientos de modelos bajo Apache o MIT; Tiene un techo de capacidad menor que Gemma 4 o que VLM muy grandes de clase workstation |
| Qwen2.5 VL | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | Conjunto sólido de capacidades multimodales locales; Útil para flujos de análisis documental y visual | Requiere más recursos de ejecución que los modelos solo de texto; Requiere ajuste cuidadoso de contexto y memoria |
| Llama 4 | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | Ventanas de contexto muy grandes para tareas a nivel de repositorio y corpus; Soporte multimodal para comprensión de texto e imagen | La licencia incluye obligaciones de atribución y denominación de derivados; Pueden activarse condiciones de licencia adicionales a escala muy grande |
| Phi-3.5 Vision Instruct | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | La licencia MIT es simple para uso comercial; Muy adecuado para OCR y comprensión de gráficos y tablas | Sigue necesitando ajuste cuidadoso de VRAM para lotes pesados de imágenes; Tiene un techo inferior al de VLM más grandes de escala frontier |
| InternVL 3.5 | Gratis | Familia de modelos | Modelos propios | Sin costo obligatorio de API para uso local/autohospedado. | Sin suscripción obligatoria para acceso al modelo base. | Amplia escalera de tamaños de modelo para distintos presupuestos de hardware; Fuerte orientación hacia razonamiento multimodal y OCR | Los mejores checkpoints son más pesados que los VLM locales pequeños; La configuración y el ajuste de inferencia pueden ser exigentes |