Gemma 4
NVIDIA właśnie pokazała, po co komu RTX 5090 poza grami. Ten model AI potrafi generować tekst z absurdalną szybkością
Google DeepMind wypuściło DiffusionGemma w momencie, gdy rynek lokalnego AI zaczyna wreszcie schodzić z poziomu marketingu do realnych ograniczeń sprzętu. Klasyczne modele autoregresyjne nadal się sprawdzają, ale na desktopie i stacji roboczej często marnują potencjał GPU, bo generują tekst token po tokenie. NVIDIA błyskawicznie to podchwyciła i ogłosiła pełne wsparcie dla nowego modelu na platformach RTX i DGX. Przypadek?
Google Gemma 4 z licencją Apache 2.0 i multimodalnością. Otwarte modele AI celują w smartfony, PC i urządzenia edge
Tym razem nie chodzi tylko o kolejne miliardy parametrów w modelu sztucznej inteligencji. Firma Google wraca do otwartych modeli z ruchem, który może mieć większe znaczenie niż prezentowane tabelki z benchmarkami. Gemma 4 zapowiada się na premierę ważną nie dlatego, że znowu przyspiesza, lecz dlatego, że zmienia warunki gry dla firm, twórców narzędzi i zwykłych użytkowników, którzy chcą uruchamiać AI poza cudzą chmurą.


























Test wydajności Wiedźmin 3: Dziki Gon Remaster - Wymagania sprzętowe rosną z wiekiem. Geralt zabija nie tylko potwory...
Test wydajności Control Resonant - Trzymajcie się mocno, bo będzie szarpało! Kontrolny test wydajności 40 kart graficznych
Karty graficzne GeForce RTX 5090 kosztują ponad 25 000 zł. To nie żart, lecz smutna rzeczywistość
Test wydajności Gears of War: E-Day - Graficzna petarda na Unreal Engine 5. Sprawdzam wymagania sprzętowe i lekko nie będzie...
Test Control Resonant PC. Jakość Path Tracingu, NVIDIA DLSS 4.5 i AMD FSR 4. Wydajność z DLSS Multi Frame Generation