Google ha lanzado recientemente Gemma 4 12B, una versión actualizada de su inteligencia artificial de código abierto, basada en la tecnología Gemini. Este modelo destaca por su tamaño moderado y potentes capacidades, requiriendo únicamente 16 GB de memoria RAM o vRAM, lo que lo hace accesible para la mayoría de los PCs. Si deseas experimentarlo en tu equipo, te explicamos cómo hacerlo de manera sencilla con LM Studio.
Gemma 4 12B es un modelo multimodal con 12 mil millones de parámetros. Su arquitectura unificada procesa información de audio e imagen sin depender de codificadores, lo que resulta en un menor consumo de memoria y latencia reducida. Se une a la familia Gemma, que incluye modelos más pequeños para móviles y opciones más grandes de hasta 31 mil millones de parámetros, ofreciendo un equilibrio ideal para cargas de trabajo intermedias en hardware no de última generación.
Para aquellos con poca experiencia ejecutando modelos localmente, LM Studio es una herramienta excelente. Esta aplicación permite instalar y utilizar una amplia gama de modelos de IA con unos pocos clics.
Cómo ejecutar Gemma 4 12B localmente con LM Studio
El primer paso es descargar e instalar LM Studio en tu ordenador. Puedes obtenerlo desde la página oficial del software, disponible para Windows, Linux y macOS. Una vez instalado, podrás comenzar a descargar y probar Gemma 4 12B.
Puedes encontrar todas las versiones de Gemma disponibles en LM Studio a través de este enlace. Para Gemma 4 12B, simplemente haz clic en el botón Get y espera a que finalice la descarga en la aplicación.
Alternativamente, puedes descargar la IA directamente desde la interfaz de LM Studio. Haz clic en el ícono Model Search en el menú lateral izquierdo para acceder al catálogo. Busca Gemma 4 12B, presiona Download y espera a que se complete. Recibirás una notificación para cargar el modelo.
Una vez descargado, puedes ejecutar Gemma 4 12B localmente. Inicia una nueva conversación y selecciona el modelo desde el menú desplegable en la parte inferior de la pantalla. Puedes descargar y cargar varios modelos de IA según la tarea que necesites realizar.
Si tu PC cumple con los requisitos mínimos de 12 GB de RAM o vRAM, deberías poder ejecutar el modelo sin inconvenientes. En caso de errores al cargar, es posible que necesites ajustar la configuración de Runtime. Presiona Ctrl + Shift + R para acceder a estas opciones y probar diferentes versiones GGUF hasta encontrar una compatible con tu hardware. Esto es particularmente útil para equipos con GPU integrada, como portátiles de gama media.
Una vez configurado correctamente, podrás disfrutar de Gemma 4 12B funcionando localmente, sin necesidad de conexión a Internet.