2026. augusztus 10., hétfő · Modellek

Google DeepMind diffúziós nyelvmodellé alakította a Gemma 4-et

A Google DeepMind technikai jelentést tett közzé a júniusban kiadott DiffusionGemma modellről. A vállalat állítása szerint nem nulláról építették: a meglévő Gemma-4-26B-A4B modellt alakították diffúziós architektúrává, az eredeti tanítási tokenmennyiség kevesebb mint tíz százalékának felhasználásával. A hagyományos, soronként tokeneket generáló modellekkel szemben a DiffusionGemma 256 tokenes blokkokat párhuzamosan finomít, ami Nvidia H100 gyorsítón a cég szerint mintegy 1500 token másodpercenkénti sebességet ad. A jelentés szerint a kétlépéses tanítás, benne az SD·RL nevű megerősítéses tanulás és mintavevő-desztilláció kombinációja, átlagosan tíz ponttal javította a teljesítményt érvelési benchmarkokon, a válaszok pedig mintegy 50 százalékkal rövidebbek lettek. A Google szerint ugyanakkor az így kapott modell minőségben elmarad az eredeti, autoregresszív Gemma 4-től, a sebességelőny főleg egyfelhasználós használatban áll fenn – nagyjából 32 párhuzamos kérés fölött a hagyományos modellek utolérik –, és a vállalat kifejezetten kísérleti modellnek nevezi.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A Google saját mérései szerint egy meglévő nagy nyelvmodell viszonylag olcsó átalakítással is jelentősen gyorsabb, diffúziós alapú rendszerré tehető.

Források

The Decoder

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #DiffusionGemma#Google DeepMind

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 10., hétfő napi AI összefoglaló része.

Helyesbítés · 2026. október 1., csütörtök

Helyesbítés (2026-10-01): az összefoglaló korábban csak a javulást közölte („átlagosan tíz ponttal javította a teljesítményt”), a forrásban szereplő korlátokat nem: a modell minőségben elmarad az eredetitől, a sebességelőny főleg egyfelhasználós helyzetben áll fenn, és a Google kísérleti modellnek nevezi. Ezeket pótoltuk.

Kapcsolódó hírek

Google bemutatta a Gemini 4 Argon modellt, de egyelőre csak kevesek használhatják

A Google bejelentette a Gemini 4 Argon nevű új modelljét, amelyet a vállalat kódolásban, tudásmunkában és kiberbiztonságban iparágvezetőnek állít. A cég szerint a DeepSWE v1.1 szoftverfejlesztési teszten 77,9 százalékot ért el, és vezet a Vals Index gazdasági elemzési benchmarkon is – ezek a Google saját közlései, független megerősítés egyelőre nincs. A modell korlátozott ideig 2 dollár/millió bemeneti és 10 dollár/millió kimeneti tokenért érhető el API-n keresztül, kimeneti limitje pedig a korábbi 64 000-ről 1 millió tokenre nőtt. Google állítása szerint belső mérnökei már használják Argont, aminek köszönhetően 300 TiB memóriát takarítottak meg adatközpontjaikban, és több mint 800 000 sornyi kódot migráltak C/C++-ból Rustba a Fuchsia OS Zircon kerneljében. A szélesebb nyilvánosság egyelőre nem férhet hozzá a modellhez, mert a Google fokozatos, biztonsági fókuszú bevezetést tervez.

DeepMind új vezetője a Gemini 4 gyors kiadását sürgeti, nem az AGI-t

Koray Kavukcuoglu, aki augusztus óta vezeti a Google DeepMindet Demis Hassabis után, első nyilvános szereplésén a The Information AI Agenda Live csúcstalálkozóján elmondta: a Gemini 4 még a korai utótanítási fázisban van, de a modellt „sokkal korábban” szeretné kiadni, mint az év vége. Kavukcuoglu szerint az AGI-kérdés, amelyre elődje mindig fókuszált, „nem a megfelelő beszélgetés”. A Financial Times szerint a Gemini 3.5 Pro, amelyet Sundar Pichai májusban az I/O-n jelentett be júniusi megjelenéssel, három határidőt is elmulasztott, és Kavukcuoglu nem erősítette meg, hogy a projektet törölték-e. Hassabis jelenleg az egység elnöke és az Alphabet vezető tudósa. Kavukcuoglu „száz százalékig biztos” abban, hogy a Google mindig az élvonalban lesz, miközben az Anthropic és az OpenAI már fejlettebb modelleket kínál.

Google WeatherNext 3: fizikai szimuláció helyett élő műholdadatokból tanuló időjárás-modell

A Google Research és a DeepMind bemutatta a WeatherNext 3 nevű AI-modellt, amely a vállalat közlése szerint nem hagyományos fizikai szimulációkra épül, hanem közvetlenül valós idejű geostacionárius műholdadatokból tanul. A Google szerint az elődje, a WeatherNext 2 numerikus előrejelzési adatokon tanult, amelyek hatórás késéssel érkeztek, ami hibákat okozott a gyorsan változó csapadék- és hőmérsékleti adatoknál. Az új modell a cég állítása szerint óránként friss előrejelzést ad, akár öt kilométeres felbontásban, ötszörös élességgel, és akár 50 százalékkal pontosabb csapadék-előrejelzést kínál. A Google szerint elsősorban Latin-Amerika, Afrika és az Ázsiai-csendes-óceáni térség profitálhat, mivel ezeket eddig kevésbé szolgálták ki a drága regionális modellek. A modell a Google Search, a Térkép és a Gemini szolgáltatásokban már elérhető.

Google bemutatta a Gemini 3.7 Flash modellt, három hét után

Google kiadta a Gemini 3.7 Flash modellt, mindössze három héttel a 3.6 Flash után, amelyet fejlettebb kódolási és ügynöki (agentic) képességekkel reklámoz. A cég saját mérései szerint a FrontierCode teszten 34,4 százalékról 43,6 százalékra, a DeepSWE benchmarkon 49-ről 65,3 százalékra nőtt a pontszám, és javult a dokumentumfeldolgozás és az üzleti folyamatautomatizálás is. A Google saját adatai szerint az új modell felülmúlja a Claude Sonnet 5-öt és a GPT-5.6 Terrát, ezt azonban független teszt nem erősítette meg. A Gemini 3.7 Flash ára az év végéig 0,75 dollár millió beviteli és 3,75 dollár millió kimeneti tokenenként, ami a 3.6 Flash árának fele. Az Ars Technica szerint a gyors, három hetes ciklus inkább a folyamatos fejlődés látszatának fenntartásáról szólhat, miközben a várt Gemini 3.5 Pro zászlóshajó-modell kiadása továbbra is késik.