テクノロジー2026/6/8 10:05:00
「Gemma 4」のメモリ消費を大幅削減する「QAT」、品質はそのままスマホ上でも十分動作／最小の「E2B」は約1GB、最大の「31B」も1/4にまでメモリ削減
出典: 窓の杜 (原典を開く)
ニュース概要
米Google DeepMindは6月5日（現地時間）、オープンモデル「Gemma 4」ファミリーの「Quantization-Aware Training」（QAT）チェックポイントを公開した。
ニュースタイムライン
2026年6月4日
グーグル「Gemma 4 12B」発表、メモリー16GBで動作するAIモデル(ケータイ Watch)Yahoo!ニュース IT
2026年6月4日
16GB RAMで高性能エージェントが動くGemma 4 12B、Google DeepMindが公開 26B MoEに迫る推論性能、エンコーダなしのマルチモーダル(テクノエッジ)Yahoo!ニュース IT
2026年6月4日
Google、「Gemma 4 12B」を発表 ～16GBメモリのノートPCでもオンデバイス動作、上位モデルに迫る性能(窓の杜)Yahoo!ニュース IT
2026年6月5日
体力チェックのALPHA for Biz、厚生労働省の「転倒等リスク評価セルフチェック」の5種目を実装。デジタル化により、紙・Excelによる集計・フィードバック作業工数を大幅削減、データ利活用を支援ASCII.jp
2026年6月8日
Google、メモリ1GB未満で品質劣化少ないGemma 4が動くQATモデル無償提供PC Watch
2026年6月8日
「Gemma 4」のメモリ消費を大幅削減する「QAT」、品質はそのままスマホ上でも十分動作(窓の杜)Yahoo!ニュース IT
2026年6月9日
Gemma 4 12Bの紹介：統一されたエンコーダフリーのマルチモーダルモデルGoogle DeepMind
2026年6月10日
新しく出たGemma4-E2B-QATを試してみるZenn
2026年6月14日
Fable 5停止をきっかけにUbuntuでGemma 4 E2Bを動かした記録Zenn
2026年6月14日
Gemma 4 31B + S3 Vectors + AgentCore で低コストな RAG を構築してみた | DevelopersIOはてなブックマーク IT
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