Nas últimas novidades no @Google I/O Connect 2025, @osanseviero, Engenheiro de Relações com Desenvolvedores de IA da @GoogleDeepMind, revelou um marco impressionante para a família de modelos abertos Gemma: mais de 180 milhões de downloads e mais de 80.000 variantes construídas por desenvolvedores. Construído com a mesma tecnologia que alimenta o Gemini, o Gemma rapidamente se tornou a espinha dorsal de inúmeras inovações em IA em todo o mundo. Celebrando seu primeiro aniversário em março, a ascensão do Gemma foi impulsionada por uma comunidade de desenvolvedores apaixonada e criativa que continua a expandir os limites do que é possível. Desde o manuseio de longos contextos até o suporte multilíngue, a família de modelos se tornou uma escolha preferida para desenvolvedores ansiosos para construir aplicações inteligentes, eficientes e cientes do contexto em diversos domínios. Omar também anunciou o lançamento do Gemma 3, agora o modelo aberto mais multilíngue do planeta, com suporte para mais de 140 idiomas, incluindo muitas línguas indianas. Desde implantações seguras usando o Shield Gemma até avanços na saúde com o Med Gemma, essas variantes personalizadas estão reformulando indústrias e permitindo uma IA mais segura e poderosa em escala. E a inovação não para: há apenas duas semanas, o Google lançou um modelo Gemma multimodal de 27 bilhões de parâmetros para casos de uso avançados. Seja construindo em seu próprio hardware ou criando aplicativos para a saúde, o Gemma está se provando a fundação do modelo aberto de escolha para um ecossistema global em rápido crescimento.

Usando o Adaptive Engine, @SKtelecom ajustou modelos abertos tão pequenos quanto o Gemma 3 4B para superar o desempenho de fronteira (GPT-4.1, 3.7 Sonnet e o4-mini) na moderação de conteúdo multilíngue. Nossa pesquisa 📃 e resultados completos 👇

Crie agentes de currículo poderosos com o nosso novo @crewAIInc e o quickstart do Gemini 2.5, utilizando a fundamentação integrada com a Pesquisa Google para impulsionar a sua Crew com uma única chave de API. No exemplo: 🔎 Pesquise o seu perfil público do GitHub 🔬 Aprofunde-se nos seus projetos 📝 Escreva um CV personalizado

Veja esta incrível demonstração do MedGemma!

Hoje estamos a lançar o nosso primeiro modelo Gemini Embedding, que ocupa o 1º lugar na tabela de classificação MTEB, como um modelo estável disponível de forma geral. Está precificado em $0,15 por milhão de tokens e pronto para uso em produção em grande escala!

Entusiasmado por apresentar os Processadores GenAI! Uma biblioteca Python de código aberto da @GoogleDeepMind que permite construir Pipelines de IA assíncronos e compostos para IA Generativa.

🏥Apresentando MedGemma, parte 2, incluindo: 🔥Um MedGemma multimodal de 27B 👀MedSigLIP, um codificador leve de imagem/texto para recuperação/classificação de imagens médicas 📜Um relatório técnico com detalhes Blog: Paper:

Apresentando o T5Gemma: a próxima geração de modelos encoder-decoder/T5! 🔧Modelos de decodificação adaptados para serem encoder-decoder 🔥32 modelos com diferentes combinações 🤗Disponível no Hugging Face e Kaggle

Apresentando o MatFormer Lab para Gemma 3n 🧑‍🔬 Use o Mix-n-Match para fatiar o E4B e criar um modelo com um tamanho personalizado entre 2B e 4B de parâmetros efetivos Explore a relação entre qualidade e tamanho e compartilhe seus modelos com a comunidade Experimente:

MLX-VLM v0.3.0 chegou! E traz muitas melhorias significativas 🔥📷 O que há de novo: - Quantização de cache KV - Quantização mista (ou seja, 4bit + 6bit) - Adicionada suporte para modalidade de áudio no servidor - Gemma3n: Embeddings corrigidos, Visão, casting de pixel, multi-tarefa (áudio + visão) e OCR - Correção da decodificação em chinês - Refatorado o pacote de geração e conversão Muito obrigado e um agradecimento aos incríveis colaboradores do mlx-vlm Neil do LMStudio, @pcuenq e Nicekate > pip install -U mlx-vlm Por favor, deixe-nos uma estrela ⭐️