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Gemma è la famiglia di modelli linguistici open-weight sviluppata da Google DeepMind, basata sulla stessa ricerca che alimenta Gemini. Rilasciata in versioni da 2B a 27B parametri, è pensata per essere eseguita in locale su GPU consumer o server enterprise, con licenza commerciale permissiva.

Gemini è il modello proprietario di frontiera accessibile solo via API Google. Gemma è la controparte open-weight: più piccola, scaricabile, eseguibile on-premise e adattabile via fine-tuning. Stessa base di ricerca, uso e distribuzione differenti.

Nelle sue versioni più grandi (Gemma 2 27B, Gemma 3) è competitiva con GPT-3.5/4o mini e Llama 3 70B sui benchmark accademici, con vantaggi su multilingua e reasoning. Per compiti frontier resta indietro rispetto a GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet, ma è la scelta migliore quando serve un modello open-weight con licenza commerciale.

I metodi più semplici sono Ollama (comando ollama run gemma2), LM Studio con UI grafica, o direttamente Hugging Face Transformers per uso programmatico. Gemma 2B gira su GPU da 8GB, Gemma 9B richiede 16-24GB, Gemma 27B necessita GPU professionali o quantizzazione GGUF.

Automazione customer support on-premise (dati sensibili non escono dall'infrastruttura), classificazione documenti, RAG interno su knowledge base aziendale, coding assistant self-hosted, agenti verticali per settori regolamentati (pharma, banking, PA).