Gemma 4 i Gemini 0.30: Što se krije iza novih modela?

Simon Willison je u razgovoru za Lenny’s Podcast spominje llm-gemini 0.30 — ali prava priča nije u verziji, nego u tri nova modela koja su stigli bez fanfare: gemini-3.1-flash-lite-preview, gemma-4-26b-a4b-it i gemma-4-31b-it. Čudno je što Google (ili bar njegov Gemini tim) nije sam objavio ove novotarije, nego su procurile kroz developerke kanale.

To otvara pitanje: jesu li ovi modeli spremni za produkciju, ili je riječ o preview-ima namijenjenim uskom krugu testera? Naziv gemini-3.1-flash-lite-preview sugerira optimizirani, vjerojatno brži i jeftiniji variant Gemini 3.1 — ali bez konkretnih benchmarka, ostaje nejasno koliko je ta ‘lite’ verzija zapravo korisna.

S druge strane, gemma-4-26b-a4b-it i gemma-4-31b-it jasno signaliziraju fine-tuniranje za talijanski jezik (prefiks -it), što bi moglo biti zanimljivo za europske developere. No, opet: nema podataka o performansama, nema usporedbe s prethodnim Gemma modelima.

Čak i Willisonove bilješke o Gemma 4 više liče na teaser nego na analizu. Zanimljivije od samih modela je što ih je Willison spominjao u kontekstu agentic engineering — a to nije slučajno.

Njegov nedavni Mr. Chatterbox projekt (objavljen 30. ožujka) koristi upravo ovakve lakše, brže modele za gradnju autonomnih agenata.

Pravi signal ovdje nije u samim modelima, nego u tome tko ih testira — i zašto. Willisonova publika su uglavnom developeri koji eksperimentiraju s otvorenim modelima i agentnim sustavima.

Ako su ovi preview-i namijenjeni upravo njima, Google možda traži povratne informacije prije šireg lansiranja. To bi objasnilo zašto nema službenih najava: radi se o dogfooding-u, a ne o marketinškom potezu.

Međutim, postoji i druga mogućnost: da je riječ o strateškom ‘procurjenju’ kako bi se testirala tržišna reakcija. Gemma serija je od početka bila pozicionirana kao open-alternativa Gemini-ju, ali s manjim modelima i nižim troškovima. Ako su gemma-4-26b i gemma-4-31b zaista optimizirani za europske jezike (a ne samo talijanski), to bi mogao biti Googleov odgovor na pritisak iz EU, gdje se traže lokalizirani modeli s manjim carbon footprint-om.

No, bez jasnih podataka o troškovima fine-tuniranja ili latenciji, sve ostaje u sferi nagađanja. Najzanimljivije je što community na GitHub-u i Hacker News-u već spekulira o mogućoj integraciji ovih modela u Vertex AI ili Colab — ali bez službenih potvrda.

Konačno, važno je napomenuti da ovi novi modeli nisu samo tehnički napredak, već i potencijalni izvor inovacija u različitim područjima. Ako će ovi modeli biti dostupni širem krugu korisnika, to bi moglo dovesti do stvaranja novih aplikacija i servisa koji će koristiti ovu tehnologiju. Međutim, još je rano za donošenje zaključaka, jer je potrebno više informacija o ovim modelima i njihovim mogućnostima.