El 2 de abril de 2026, Google DeepMind lanzó Gemma 4 — una familia de modelos de inteligencia artificial de código abierto que cualquier persona puede descargar, instalar y usar completamente gratis, sin suscripción, sin API de pago y sin que los datos salgan de tu dispositivo. Es el movimiento más importante de Google en el espacio del software libre de IA desde que empezó a lanzar modelos Gemma en 2024, y el primero bajo licencia Apache 2.0 — la más permisiva del mercado — lo que significa que también se puede usar en proyectos comerciales sin restricciones.
Con más de 400 millones de descargas acumuladas en toda la familia Gemma desde su inicio, Gemma 4 llega con cuatro variantes de distintos tamaños para funcionar en hardware tan variado como un smartphone de gama media, una laptop, una PC con placa de video gamer o un servidor empresarial.
Qué es Gemma 4 y en qué se diferencia de Gemini
Gemma 4 y Gemini son tecnologías relacionadas pero distintas. Gemini es el asistente de IA de Google que se usa desde el navegador o la app — el equivalente a ChatGPT, que corre en los servidores de Google y al que accedés por internet.
Gemma 4 es el modelo que podés descargar y correr vos mismo, en tu propio dispositivo, sin enviar datos a ningún servidor. Está construido con la misma investigación y tecnología que impulsa Gemini 3, pero en versiones más compactas y optimizadas para correr localmente.
La ventaja es clara: privacidad total, sin costo y sin necesidad de internet después de la descarga inicial.
Los cuatro modelos de Gemma 4
Google lanzó cuatro variantes con distintos tamaños y casos de uso:
Gemma 4 E2B — el más pequeño, con unos 2.000 millones de parámetros. Diseñado para correr en smartphones, Raspberry Pi y dispositivos IoT con latencia casi nula. Procesa texto, imágenes y audio de forma nativa. Ventana de contexto de 128.000 tokens. Es el modelo para instalar en el celular.
Gemma 4 E4B — versión ligeramente más grande con unos 4.000 millones de parámetros efectivos. Mismo perfil que el E2B pero con mayor capacidad de razonamiento. También apto para smartphones y laptops básicas.
Gemma 4 26B A4B — modelo de arquitectura Mixture of Experts (MoE): tiene 26.000 millones de parámetros en total pero solo activa unos 4.000 millones durante cada inferencia. Esto lo hace mucho más eficiente que su tamaño sugiere. Recomendado para PC y laptops con GPU gamer. Ventana de contexto de 256.000 tokens.
Gemma 4 31B — el modelo más potente de la familia, con 31.000 millones de parámetros en arquitectura densa. Ocupa el tercer lugar mundial en el ranking Arena AI de modelos abiertos. Para estaciones de trabajo con GPU dedicada.
Todos procesan texto e imágenes. Los modelos E2B y E4B también procesan audio de forma nativa.
Cómo instalar Gemma 4 en tu PC — paso a paso
La forma más fácil para usuarios sin experiencia técnica es usar Ollama, una herramienta gratuita que descarga y corre modelos de IA localmente con un solo comando.
En Windows, Mac o Linux:
1. Entrá a ollama.com y descargá el instalador para tu sistema operativo. Es gratuito.
2. Instalalo como cualquier programa.
3. Abrí la terminal (en Windows: buscá "cmd" o "PowerShell") y escribí:
`ollama run gemma4:e4b`
para el modelo de 4B, o `ollama run gemma4:2b` para el más liviano.
4. Ollama descarga el modelo automáticamente (entre 2 GB y 4 GB según el tamaño) y abre un chat directo en la terminal.
También podés descargarlo directamente desde Hugging Face (huggingface.co) buscando "google/gemma-4" o desde Kaggle si preferís un entorno de notebooks.
Qué hardware necesitás en la PC:
- Gemma 4 E2B / E4B: cualquier PC moderna con 8 GB de RAM. Corre en CPU, sin GPU necesaria, aunque más lento.
- Gemma 4 26B: GPU con al menos 16 GB de VRAM (RTX 4080, RTX 5080, o Mac con 24 GB de memoria unificada).
- Gemma 4 31B: 24 GB de VRAM o más (RTX 3090, 4090, 5090).
Si no tenés GPU pero querés probar los modelos grandes, podés usarlos online de forma gratuita en Google AI Studio (aistudio.google.com) sin instalar nada.
Cómo instalar Gemma 4 en el celular
Los modelos E2B y E4B fueron diseñados específicamente para correr en smartphones. Google también lanzó simultáneamente Gemini Nano 4, la versión optimizada para dispositivos móviles que algunos fabricantes van a integrar directamente en el sistema operativo.
Para instalar Gemma 4 en Android hoy:
Opción 1 — Apps de terceros: existen apps en Google Play como AI Runner o MLC Chat que permiten descargar y correr modelos Gemma localmente en el dispositivo. Buscá "local LLM" en Google Play y encontrarás varias opciones compatibles.
Opción 2 — Termux: si tenés conocimientos básicos de terminal, Termux (app gratuita en F-Droid) permite instalar Ollama en Android y correr Gemma 4 E2B directamente.
Qué celular necesitás:
- Gemma 4 E2B funciona en cualquier Android moderno con al menos 6 GB de RAM — lo que incluye la gran mayoría de teléfonos de gama media y alta de 2023 en adelante.
- El modelo es de unos 2 GB de almacenamiento para descargar.
En iPhone, la situación es más limitada por las restricciones de iOS para correr código externo, aunque hay apps específicas como LM Studio trabajando en soporte para iOS.
Qué puede hacer Gemma 4
Una vez instalado, Gemma 4 puede:
Responder preguntas, redactar texto, resumir documentos y traducir entre más de 140 idiomas — incluyendo español completo. Analizar imágenes: describir fotos, leer texto en imágenes, identificar objetos. Los modelos E2B y E4B también transcriben audio. Generar y revisar código en cualquier lenguaje de programación. Funcionar como agente autónomo: con function calling nativo, puede conectarse a herramientas externas, APIs y bases de datos para ejecutar tareas en múltiples pasos sin supervisión constante.
Todo esto sin conexión a internet, sin que los datos salgan del dispositivo y sin ningún costo después de la descarga.
Por qué esto importa
La licencia Apache 2.0 es el cambio más significativo de Gemma 4 respecto a versiones anteriores. Las versiones Gemma 1, 2 y 3 tenían licencias personalizadas que prohibían o limitaban el uso comercial, lo que hacía que los equipos legales de empresas rechazaran usarlos en producción. Apache 2.0 elimina esas restricciones: cualquier empresa o desarrollador puede usar Gemma 4 en productos comerciales, modificarlo, redistribuirlo y hacer fine-tuning sin pagar royalties ni pedir permiso.
Combinado con su capacidad de correr localmente — incluyendo en celulares de gama media — Gemma 4 es la opción más accesible para cualquier persona que quiera tener IA funcionando en su dispositivo, sin depender de ningún servicio de nube y sin pagar una suscripción mensual.
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