Tirando partido da recepção temperada ao GPT-4.5 da OpenAI, lento e dispendioso, a Google avança com um modelo que promete atrair as atenções: o Gemma 3. Na sua versão Gemma 3 27B pode ser executado num único GPU Nvidia H100 mas obter resultados equivalentes ao DeepSeek V3 e R1 de 671B de parâmetros que necessitam de 32 GPUs H100. Ao contrário das versões anteriores, o Gemma 3 consegue analisar texto, imagens e vídeos, e suporta de origem mais de uma centena de linguagens.
Uma das maiores melhorias é o novo codificador de visão do Gemma 3, que agora suporta imagens de alta resolução e formatos não quadrados. Além disso, a Google introduziu o ShieldGemma 2, um classificador de segurança que filtra conteúdos explícitos, perigosos ou violentos em imagens. O modelo foi optimizado para GPUs Nvidia e hardware dedicado, garantindo um desempenho eficiente sem necessidade de dispendiosas configurações multi-GPU. Para quem quiser aprofundar os detalhes técnicos, a Google disponibilizou um relatório de 26 páginas (PDF).
O aumento da popularidade de modelos AI com menores requisitos de hardware, como o DeepSeek, demonstra um crescente interesse por soluções AI que não só sejam funcionais, mas que também sejam tecnicamente acessíveis e económicas. Por outro lado, apesar da Google apresentar o Gemma como modelo AI "aberto", essa definição continua a ser criticada, uma vez que a Google mantém bastantes restrições sobre a forma como poderá ser usada. Mas, como se tem visto, se uns não abrem os seus modelos AI, não deverá faltar muito para que outros modelos AI mais abertos se apresentem como alternativas.
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