Google Kembali Memasuki Persaingan AI Open Source dengan Gemma 4

Ambisi AI terbuka Google menjadi jauh lebih serius hari ini. Perusahaan merilis Gemma 4, keluarga empat model open-weight yang dibangun berdasarkan riset yang sama dengan Gemini 3, dan dilisensikan di bawah Apache 2.0—sebuah perubahan signifikan dari ketentuan yang lebih ketat pada versi Gemma sebelumnya.

Developer telah mengunduh generasi Gemma sebelumnya lebih dari 400 juta kali, menghasilkan lebih dari 100.000 varian komunitas. Rilis ini adalah yang paling ambisius sejauh ini.

Selama setahun terakhir, papan peringkat AI open-source sebagian besar didominasi oleh China. DeepSeek, Minimax, GLM dan Qwen telah mendominasi posisi teratas, membuat alternatif Amerika berjuang untuk tetap relevan. Seperti yang dilaporkan Decrypt tahun lalu, model terbuka China meningkat dari hanya 1,2% penggunaan model terbuka global di akhir 2024 menjadi sekitar 30% pada akhir 2025, dengan Qwen milik Alibaba bahkan melampaui Llama milik Meta sebagai model self-hosted yang paling banyak digunakan di seluruh dunia.

Llama milik Meta dulu menjadi pilihan default bagi developer yang menginginkan model yang mampu dan dapat dijalankan secara lokal. Reputasi itu telah terkikis—lisensi Llama yang dikontrol Meta menimbulkan pertanyaan tentang status open-source yang sebenarnya, dan kinerjanya tertinggal dari kompetisi China. Keluarga OLMo dari Allen Institute mencoba mengisi kesenjangan tetapi gagal mendapatkan daya tarik yang berarti. OpenAI merilis model gpt-oss pada Agustus 2025, yang memberikan ekosistem kesegaran baru, tetapi mereka tidak pernah dirancang untuk menjadi pesaing garis depan.

Dan kemarin, startup AS beranggotakan 30 orang bernama Arcee AI merilis Trinity, model terbuka dengan 400 miliar parameter yang membuat argumen kuat bahwa kancah Amerika tidak sepenuhnya mati. Gemma 4 mengikuti momentum tersebut, kali ini dengan dukungan penuh Google DeepMind di belakangnya, menjadikannya bisa dibilang model Amerika terbaik dalam kancah AI open-source.

Model ini "dibangun dari riset dan teknologi kelas dunia yang sama dengan Gemini 3," kata Google dalam pengumumannya. Gemma 4 hadir dalam empat ukuran: Effective 2B dan 4B untuk ponsel dan perangkat edge, model Mixture of Experts 26B yang fokus pada kecepatan, dan model Dense 31B yang dioptimalkan untuk kualitas mentah.

31B Dense saat ini menempati peringkat ketiga di antara semua model terbuka pada papan peringkat teks Arena AI. 26B MoE berada di posisi keenam. Google mengklaim keduanya mengungguli model yang 20 kali lebih besar—klaim yang terbukti benar, setidaknya berdasarkan angka Arena AI, di mana model China masih memegang dua posisi teratas.

Kami menguji Gemma 4. Model ini mampu, dengan beberapa catatan. Model ini menerapkan penalaran bahkan pada tugas yang tidak memerlukannya, yang dapat membuat respons terasa terlalu rumit untuk prompt sederhana. Penulisan kreatif cukup layak—dapat digunakan, tidak menginspirasi—dan kemungkinan membaik dengan panduan yang lebih spesifik dan rekayasa prompt.

Di mana model ini paling jelas memberikan hasil adalah kode. Ketika diminta untuk menghasilkan game, outputnya tidak terlalu mencolok atau rumit, tetapi berjalan tanpa kesalahan pada percobaan pertama. Tidak buruk untuk model 41 miliar parameter. Keandalan zero-shot tersebut bisa dibilang lebih berharga daripada hasil yang lebih cantik tetapi memerlukan debugging.

Anda dapat mencoba game (dasar, namun fungsional) di sini.

Empat varian mencakup spektrum perangkat keras penuh. Model E2B dan E4B dibangun untuk ponsel Android, Raspberry Pi, dan perangkat edge, berjalan sepenuhnya offline dengan latensi mendekati nol, input audio native, dan jendela konteks 128K. Model 26B dan 31B menargetkan workstation dan deployment cloud, memperluas konteks hingga 256K dan menambahkan pemanggilan fungsi native dan output JSON terstruktur untuk membangun agen otonom. Keempat model memproses gambar dan video secara native. Bobot presisi penuh model yang lebih besar dapat dimuat pada satu GPU NVIDIA H100 80GB; versi terkuantisasi berjalan pada perangkat keras konsumen.

Lisensi Apache 2.0 adalah berita utama lainnya. Rilis Gemma Google sebelumnya menggunakan lisensi khusus yang menciptakan ambiguitas hukum untuk produk komersial. Apache 2.0 menghilangkan hambatan tersebut sepenuhnya—developer dapat memodifikasi, mendistribusikan ulang, dan mengkomersialkan tanpa khawatir Google mengubah ketentuan nanti. Co-founder Hugging Face Clement Delangue memujinya, mengatakan bahwa "Local AI sedang mengalami momennya," dan ini adalah masa depan industri AI. CEO Google DeepMind Demis Hassabis melangkah lebih jauh, menyebut Gemma 4 "model terbuka terbaik di dunia untuk ukuran masing-masing."

Itu adalah klaim yang kuat. Sistem proprietary dari Anthropic, OpenAI, dan Gemini milik Google sendiri masih memimpin pada benchmark tersulit. Tetapi untuk model open-weight yang dapat Anda jalankan secara lokal, modifikasi dengan bebas, dan deploy pada infrastruktur Anda sendiri? Kompetisi baru saja menjadi jauh lebih tipis. Anda dapat mencoba Gemma 4 sekarang di Google AI Studio (31B dan 26B) atau Google AI Edge Gallery (E2B dan E4B). Bobot model juga tersedia di Hugging Face, Kaggle, dan Ollama.