Si tienes un Google Pixel 10, debes saber que ahora puedes hacer tareas de inteligencia artificial sin conexión a internet desde el teléfono móvil como planear un viaje o automatizar acciones del dispositivo.
Google presentó en el evento I/O India, una versión de su modelo de inteligencia artificial Gemma 4 que se integra directamente en el dispositivo, sin enviar consultas a la nube. La compañía indicó que, al procesarse todo localmente, ningún dato del usuario abandona el teléfono.
En concreto, Google explicó que se trata de Gemma 4 E2B, una variante diseñada para funcionar en el chip Tensor G5 del Pixel 10 y ejecutarse de manera nativa en la unidad de procesamiento del teléfono.
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Qué puede hacer ahora el Pixel 10
Durante el Google I/O India, Google demostró tres capacidades concretas que el modelo habilita sin conexión a internet:
- Agent Skills: el teléfono actúa como planificador de viajes, guía de recetas o automatizador del hogar, completamente sin conexión.
- Mobile Actions: mediante texto o voz, el usuario puede ordenar al teléfono que active el WiFi, abra mapas u otras funciones del sistema. Esta capacidad se apoya en una variante llamada Functional Gemma, que también corre en el TPU.
- Interacciones multimodales sin internet: el usuario puede chatear con la IA, fotografiar un objeto para identificarlo o transcribir audio de una clase o reunión, todo de forma local y privada.
El argumento central de Google en esta presentación además de la potencia del modelo de IA, fue la privacidad.
Gemma 4 E2B opera con lo que la compañía describió como “privacidad offline absoluta”: ninguna consulta, imagen ni grabación de audio se transmite a servidores externos.
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Eso significa que el modelo funciona en un avión a 9.000 metros de altura, en zonas sin cobertura o en cualquier situación donde el usuario prefiera que sus datos no salgan del teléfono.
Qué es TPU y por qué importa
El Tensor G5 es el chip que Google diseñó exclusivamente para la familia Pixel 10: Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL y Pixel 10 Pro Fold.
Dentro de ese chip vive una unidad llamada TPU (Tensor Processing Unit), que en español equivale a una “unidad de procesamiento tensorial”: un componente especializado en ejecutar operaciones de inteligencia artificial de forma mucho más rápida y eficiente que un procesador convencional.
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El archivo del modelo está disponible en la plataforma de código abierto Hugging Face, pesa 3,11 gigabytes y está compilado en el formato LiteRT, el estándar de Google para ejecutar IA en dispositivos con recursos limitados.
Cómo se compara con otros modelos de la familia Gemma 4
Gemma 4 es la familia de modelos de código abierto de Google DeepMind, construida a partir de la investigación detrás de Gemini 3.
La familia incluye versiones de distintos tamaños: E2B y E4B para dispositivos móviles y de IoT (objetos conectados del hogar o la industria), y versiones de 12B, 26B y 31B pensadas para computadoras personales y servidores.
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En los índices de referencia de la industria (las pruebas estándar con las que se mide la inteligencia de estos modelos), el Gemma 4 E2B obtuvo 60% en el examen MMLU Multilingual (comprensión de conocimiento general en múltiples idiomas) y 37% en AIME 2026, una competencia de matemáticas avanzadas.
Son cifras modestas frente a las versiones grandes de la misma familia, el Gemma 4 31B alcanzó 89% en ese mismo examen matemático, pero el E2B no compite en potencia bruta: compite en eficiencia dentro de un teléfono.
Cómo pueden usarlo los desarrolladores
Google abrió el acceso al Tensor SDK, un kit de herramientas para programadores, que incluye más de 100 modelos de aprendizaje automático clásico y los modelos de lenguaje más recientes.
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El SDK permite construir aplicaciones que corran en el TPU del Pixel 10 con un flujo de trabajo unificado.
El modelo compilado para el Tensor G5 ya está disponible para descarga en la comunidad LiteRT de Hugging Face, y el código fuente de la aplicación de referencia Edge TPU está publicado como código abierto para que cualquier desarrollador pueda tomarlo como punto de partida.