TEKNOLOGI, Perspektif.co.id — Google DeepMind secara resmi meluncurkan Gemma 4 pada 2 April 2026, menandai babak baru persaingan model kecerdasan buatan sumber terbuka global yang semakin ketat. Model ini dirancang khusus untuk penalaran tingkat lanjut dan alur kerja agen cerdas, menghadirkan tingkat kecerdasan per parameter yang belum pernah ada sebelumnya dalam keluarga model open-source manapun. Peluncuran ini menjadi jawaban Google terhadap dominasi Meta dengan Llama 4 dan Alibaba dengan Qwen 3.5 yang sama-sama dirilis dalam periode yang berdekatan.
Gemma 4 hadir dalam empat ukuran: Effective 2B (E2B), Effective 4B (E4B), 26B Mixture of Experts (MoE), dan 31B Dense — seluruh keluarga model ini melampaui fungsi percakapan biasa untuk menangani logika kompleks dan alur kerja agen cerdas. Semua varian dilepas di bawah lisensi Apache 2.0, perubahan besar dari generasi Gemma sebelumnya yang menggunakan lisensi khusus dengan sejumlah pembatasan komersial yang kerap membuat tim legal perusahaan berpikir dua kali.
Dalam hal performa, lompatan Gemma 4 dari generasi sebelumnya terbilang mengejutkan: skor ELO Codeforces melonjak dari 110 pada Gemma 3 menjadi 2.150 pada Gemma 4 — peningkatan hampir 20 kali lipat yang disebut sebagai lompatan terbesar yang pernah terlihat antara dua generasi model open-source manapun. Berdasarkan laporan blog resmi Google DeepMind, benchmark AIME 2026 untuk matematika mencapai 89,2%, LiveCodeBench v6 untuk coding 80,0%, dan GPQA Diamond untuk penalaran sains tingkat pascasarjana 84,3% — dengan lompatan dari Gemma 3 ke Gemma 4 diklaim sebagai peningkatan terbesar dalam satu generasi di ruang model open-source.
Model 31B saat ini menduduki posisi ketiga model open-source terbaik di dunia pada leaderboard Arena AI, sementara varian 26B MoE mengamankan posisi keenam, padahal Gemma 4 mampu mengungguli model-model yang ukurannya 20 kali lebih besar. Keunggulan multimodal juga menjadi pembeda: dengan jendela konteks hingga 256.000 token, pemrosesan gambar dan audio secara native, serta dukungan lebih dari 140 bahasa, seluruh varian dirancang untuk logika kompleks, pembuatan kode offline, dan alur kerja agen cerdas.
Namun tidak semua respons komunitas bernada positif. Dua puluh empat jam setelah rilis, keluhan mulai bermunculan di forum pengembang: model 26B MoE hanya mampu menghasilkan teks 11 token per detik pada GPU yang sama di mana Qwen 3.5 milik Alibaba mampu mencapai 60 token per detik lebih. Masalah kecepatan inferensi ini menjadi pekerjaan rumah Google yang belum terjawab di tengah capaian leaderboard yang gemilang.
Dengan beralih ke Apache 2.0, Gemma 4 kini setara dengan Qwen 3.5 dalam hal lisensi dan jauh lebih permisif dibandingkan lisensi komunitas Llama 4 milik Meta yang membatasi penggunaan bagi aplikasi dengan lebih dari 700 juta pengguna aktif bulanan. Bobot model tersedia untuk diunduh melalui Hugging Face, Kaggle, dan Ollama, dengan opsi fine-tuning lewat Google Colab, Vertex AI, maupun GPU gaming standar konsumen. Dalam beberapa pekan ke depan, seluruh mata komunitas AI global akan tertuju pada seberapa cepat Google mampu menambal celah performa inferensi yang menjadi satu-satunya noda di peluncuran paling ambisius dalam sejarah model open-source Google.
