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Google bringt 12-Milliarden-Parameter-Modell auf den Laptop
Google veröffentlicht Gemma 4 12B: Das lokale Open-Source-Modell läuft schon auf Laptops mit nur 16 GByte RAM.
Googles KI-Labor bringt immer wieder neue Modelle auf den Markt.
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Google DeepMind hat mit Gemma 4 12B ein neues offenes KI-Modell vorgestellt, das multimodale Agenten direkt auf handelsüblichen Notebooks ermöglichen soll. Das Modell mit 12 Milliarden Parametern verarbeitet Text, Bilder und als erstes Modell dieser Größe auch Audio nativ – und benötigt dafür lediglich 16 GByte Arbeits- oder Grafikspeicher. Veröffentlicht unter der Apache-2.0-Lizenz steht es Entwicklern und Unternehmen frei zur Verfügung.
Damit senkt Google die Einstiegshürde für seine lokale KI-Agenten. Während Googles eigene On-Device-KI Gemini Intelligence auf Android-Smartphones hohe Hardwareanforderungen stellt zielt Gemma 4 12B bewusst auf die breite Masse.
Eine zweite Stärke des Modells liegt in seiner vereinheitlichten Architektur. Wie Google in seinem Blog erläutert, verzichtet Gemma 4 12B vollständig auf separate Vision- und Audio-Encoder. Herkömmliche multimodale Modelle von Google nutzen typischerweise eigene Encoder-Module, die Bilder und Audiodaten erst übersetzen, bevor das Sprachmodell sie verarbeitet. Gemma 4 12B geht einen anderen Weg: Hier soll der Input direkt vom LLM-Backbone verarbeitet werden.
Innerhalb der Gemma-4-Familie positioniert Google das 12B-Modell zwischen den Edge-Varianten E4B, die für Smartphones und IoT-Geräte wie Raspberry Pi konzipiert sind, und dem größeren 26B-Mixture-of-Experts-Modell (MoE). In Benchmarks soll es laut Google jedoch nur knapp hinter dem stärkeren Modell zurückliegen. Ohne dedizierte GPU verlängern sich die Inferenzzeiten aber wahrscheinlich.
Wie das neue Modell im Vergleich zu 16GB-Varianten von anderen Anbietern abschneidet, ist noch nicht abzusehen.
Im anekdotischen Kurztest zeigte sich eine deutlich bessere Geschwindigkeit als etwa mit einem alten Deepseek-r1-Destillat in Qwen3/8B mit 8 GByte, das LM Studio anbietet. Die Aufgabe, eine einfache Webseite mit GeoIP-Auflösung und der Wetteranzeige für die kommenden 7 Tage zu ertellen, lösten beide Modelle gut – Googles Modell in rund 10 Minuten, Deepseek-r1 in mehr als einer Stunde. Der Tokenverbrauch von Gemma 4 12B war dabei um ein Vielfaches sparsamer – es braucht rund 3000, während das Deepseek-r1-Destillat um die 12.000 Token brauchte.
Als Plattform kam ein 64-GByte-Laptop mit AMD Ryzen 7640HS Pro zum Einsatz, das eher eingeschränkte Rechenkapazitäten aufweist.