Gemma
Los hermanos abiertos de Gemini, perfectos para ejecutar en local.
La ficha de Olya
- Peculiaridades
- Gemma es la familia de modelos de pesos abiertos de Google, construida sobre la misma investigación que hay detrás de Gemini pero pensada para descargarse y alojarse por cuenta propia bajo licencia Apache 2.0. Lo que de verdad la distingue es el abanico de tamaños: desde un modelo de 270M que cabe en un móvil hasta 27-31 mil millones de parámetros, así eliges tú el compromiso entre peso y calidad. Gemma 3 maneja texto e imágenes, 128K tokens de contexto y más de 140 idiomas; Gemma 4, aparecida en 2026, amplía el contexto y suma audio.
- Puntos fuertes
- Funciona en local sobre hardware de consumo: un Gemma 3 de 27B cabe en una sola GPU de 24 GB como una RTX 3090, y las variantes pequeñas llegan a portátiles y teléfonos. Al ser de pesos abiertos y Apache 2.0, puedes usarla comercialmente, afinarla con tus propios datos y mantener todo dentro de casa, sin llamadas a una API externa. Está soportada donde importa: Hugging Face, Ollama, llama.cpp, JAX, PyTorch y Keras.
- Cuándo usarla
- Conviene cuando los datos no deben salir de tu infraestructura, por privacidad o cumplimiento normativo, o cuando quieres costes predecibles en vez de pagar por token. Es la opción natural para prototipar sin conexión, para un ajuste fino en un dominio concreto, o para hacer funcionar algo útil en dispositivos al borde de la red donde la conectividad escasea.
- Cuándo evitarla
- Si necesitas el mejor razonamiento en las tareas más difíciles, los modelos cerrados de frontera siguen por delante, y para eso más vale llamar directamente a la API de Gemini. Recuerda también que alojar un modelo implica gestionar GPU, actualizaciones y latencia: si no quieres esa carga operativa, un servicio gestionado te ahorra más esfuerzo que dinero.