Ternyata ada pihak AI. O,,O) Sebagai salam perkenalan, saya ingin berbagi hasil pengujian singkat model Gemma4.
Lingkungan pengujian adalah hp zbook ultra g1a (performa murni sekitar level 5060, memori terintegrasi 128GB, Ollama).
Pertama, setelah memuat model, kecepatan respons awal untuk pertanyaan "siapa dirimu" adalah sebagai berikut.
Gemma4:e2b (2.3B) : sekitar 3.8 detik
Gemma4:e4b (4.5B) : sekitar 7.0 detik
Gemma4:26b-A4b (26B) : sekitar 15.9 detik
Gemma4:31B (31B) : sekitar 65.7 detik
Waktu yang dibutuhkan untuk evaluasi silogisme sederhana adalah sebagai berikut. ("Evaluasi silogisme berikut. 'Manusia pada akhirnya akan mati.' 'Tetangga bernama Kim adalah manusia.' 'Tetangga bernama Kim juga akan mati pada akhirnya.'")
Gemma4:e2b (2.3B) : sekitar 8~14 detik
Gemma4:e4b (4.5B) : sekitar 15~17 detik
Gemma4:26b-A4b (26B) : sekitar 34 detik
Gemma4:31B (31B) : sekitar 157 detik
Dan kualitas hasil keluaran, yang lebih penting daripada kecepatan, sungguh luar biasa.
Model terkecil yaitu e2b juga mendukung teks multibahasa. Hasil yang dikeluarkan dalam text-to-text sangat memuaskan.
Versi sebelumnya yaitu Gemma2 dan Gemma3, jika tidak melakukan penyesuaian halus pada model dasar, tingkat kualitasnya malu-malu untuk digunakan.
Gemma4 tampaknya akan memberikan kinerja yang layak hanya dengan memasukkan prompt dengan baik di model dasar.
Saya berharap kinerja klasifikasi dokumen di bidang text-to-text yang saya tangani terutama akan menjamin tingkat tertentu.
Ketika model bahasa LLM pertama kali keluar, semakin besar semakin baik kinerjanya.
Model bahasa yang dirilis untuk perangkat edge juga menunjukkan tingkat yang cukup signifikan (sepertinya lebih baik daripada ChatGPT versi 4 dari perspektif saya).
Saat ini beberapa Local AI sudah beroperasi dengan MCP. Saya mengharapkan bahwa dalam waktu singkat akan muncul program Local AI (atau layanan paket) yang menunjukkan kinerja yang luar biasa. O..O)b
