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818 results for “coreforge”
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So I've felt that itch again to have my own go at a #Minecraft #modpack. After having played a lot of vanilla and like well over a dozen packs since my last attempt, around half of those on a server with my little community I was able to gather, and now that #PrismLauncher recently received a massive boost in functionality and #Modrinth integration ( #FTB and #Curseforge being just a pain up the donkey on #Linux, the latter not even remotely showing any support for anything but #Windows), my self-set goal was to try and come up with a Modrinth exclusive #Fabric pack on 1.20.1 that doesn't feel unfinished and lacking at all ends like most of the Modrinth packs I tried do that aim for more than just enhancing the vanilla experience.
After the first week I can't say I've come overly far but I think at least worldgen should be pretty much feature complete by now and things aren't looking too bad. Or at least well enough that I felt confident to set up a test server without constantly having to delete and re-gen the world while massively changing things around. YAY! 🥳
Not gonna lie, there is some pain involved like #Quark neither being on 1.20 nor Fabric yet, #Pipez being absent from Modrinth and a lot of other stuff I'd have loved to see in the pack. The eagerly awaited massive #EnderIO update for one that's been lacking for any basegame version beyond 1.12 but finally got picked up again.
To lower the chances to yet again take a bite too large to chew I have limited myself to #ModernIndustrialization as the "hero mod" to build the pack around. The mod apparently is an attempt to reimagine the #Thermal series which is starting to age a bit while also taking inspirations from #Create and #Mekanism, and it conveniently covers the complete span of early to late game.
As magic mods and I just don't seem to get along well, I've spared out any of those but I do love myself some fancy building, world exploration, dungeons to explore, and gear/ability progression to cover up my #SkillIssues that inevitably arise from the latter few, so I added a lot of that to complement the tech section. And boy, those dungeons will be a challenge!
I've seen things like creepers riding on ravagers during quick tests in creative mode. Luckily these kinds of mobs are exclusive to the dungeons and don't roam free in the world... 🥴
In conclusion, should I be able to turn this pack into a generally playable thing I'm sure it deserves its current working title #WeirdMods2 -
@djh Nun habe ich das Projekt #luftbilder #berlin für #muenchen geforkt.
Die #OpenData Bilder von 2017, 2020, 2021 und 2022 für München die ich in der letzten Zeit gefunden habe stelle ich dort zusammen.
https://easz.github.io/luftbilder.muenchen/
Frage:
- gibts es besseres #map #tile $hosting? (alternative zu #github)
- hat jemand noch ältere Luftbilder für München die frei zur Verfügung gestellt werden können? -
@CrebboElodie I couldn't find a kissing Fabric mod sadly 😞
I did, however, find a Fabric mod that lets you create your own emotes. I suppose you could use this to make a kissing emote?
It also comes in Forge.
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Chyba wczoraj (albo przedwczoraj? 🤔) wrzuciłem tu linka do #DeckyCraft - modpacka (wraz konfiguracjami i instrukcjami) do #Minecraft 1.19.3, aby działał jak natywny na #SteamDeck.
Teraz mogę z przyjemnością poinformować, że są już gotowe i publiczne wersje dla Minecrafta 1.12.2 (modpack w fazie Alpha), 1.17.1 (również w fazie Alpha), 1.18.2 oraz 1.19!
Zachęcam do instalacji!
⬇️ Pobierz: https://www.curseforge.com/minecraft/modpacks/deckycraft -
Nie wiem czy mamy tu jakiś graczy #Minecraft i/lub graczy #SteamDeck, ale chciałem się podzielić czymś, co przygotowałem.
#DeckyCraft to minecraftowa paczka modów, a także konfiguracji i instrukcji stworzona przeze mnie specjalnie do grania na Decku, która podniesie wrażenia z gry na wyższy level!
#Modpack dodaje m.in. obsługę kontrolera, ale też odległościowego czatu głosowego czy hostiwania świata przez internet.
https://www.curseforge.com/minecraft/modpacks/deckycraft -
I'm a grad student at UW[1] David R. Cheriton School of Computer Science, working on #bioinformatics #MassSpectrometry. Having a dog (yes, that's my avatar).
I'm a #Firefox user since 3.0, and a #Fedora user since 2012.
I had been participating is #competitiveProgramming since high school. It's fun even if I had never been in Div 1 :(. I'm maintaining https://github.com/Endle/rust-bundler-cp to use #rustlang on codeforces.com
[1] Disambiguation: Univ of Waterloo in Canada
My late #introduction
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@memexikon @shogarth @liaizon @BenEdwards
Thanks for that!! Bare root? B&B?
I'll pass along the information! Much respect to you. Propagate On!
#propagation #permaculturenursery #rootstock
#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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@BrentToderian Imagine a sustainable, empathetic society. Currently, it's about "the turning away." The turning away from vulnerable people. The turning away from our own natures (towards alienation). The turning away from our living planet.
https://www.youtube.com/watch?v=ojf18wT_Xtk
#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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Restructuring everyday lives to healthy, safe, fun sustainable lifestyles with meaningful relationships, robust community-level production, strong democracy and serious restraint on capitalist bullies.
#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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Thanks for mentioning indicators. Social and environmental indicators are key to community assessment, community development assessment and community development planning. They logically follow from planning (well-being) goals.
#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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@uxmark Your design weblog site for Connolly Design is quite good. Thanks doing that stuff. GIS, too!! I use QGIS for my forestry work and permaculture design.
#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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@bethsawin I sure wish someone in the admin would say it out loud: lifestyle change. Turns out they were wrong. The AWL is negotiable, and biology and physics are the negotiators.
#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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@g1comics @bethsawin Yes, yes... the simple conservation we can take. Plus, we look really cool in our warmies sans plastic when we can. I like to warm a flagstone on the wood stove and lay it under the blankets before I call in for the night. But, hot water bottles do the trick, too. #nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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A big payoff for adopting designed sustainable communities is the aesthetics. Having lived austerely for decades now I can attest that the aesthetic pay-off offsets the austerity with an ethical (fuzzy warms) pay-off. Either way, status quo is killing the planet and us.
#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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@mikebrunt Thanks and much respect for your work. My track is similar. I've been living it too (decades). Creating/documenting closed-loop systems/patterns useful for future gens. (Practical, proven, low-budget.) Some of my work is here (but have much more to document).
https://www.designedecosystems.com/blog/#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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@mikebrunt "We" seem to be missing the most important piece of the puzzle -- substantive (real) lifestyle change. That works well for the ego but not to swell for future gens who face our consequences. Ugh.
#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture #makeitREAL
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@gerrymcgovern IOW, we have a lifestyle problem to go along with our climate/extinction/distrubance/etc problem to go along with our toxic political power concentration problem. But... it can't last.
#nowORnever #lifestylechange #sustainablelifestyle #deepconservation #sustainablecommunities #resilientcommunities #transitiontowns #closingloops #mutualaid #careforearth #permaculture
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PvZ: Cubed 1.0.4.4 - Spikeweed, Tall-nut, Upgrades, and The Ups and Downs is finally out!
Introducing 11 NEW Plants and 7 NEW Zombies!Download on:
https://www.curseforge.com/minecraft/mc-mods/plants-vs-zombies-cubed
or
https://modrinth.com/mod/pvzcubed -
If anyone else is trying to get on the @ZeCircle modded #Minecraft server and has found that #MultiMC is not working for you, I was able to get the modpack loaded up with #ATLauncher. I had to manually install a few mods, but the launcher automated the process as best it could, and there's a browser extension called FastForward that helps you skip the countdowns on CurseForge. Had the whole pack installed in like 60 seconds.
Kinda lame that there's a bit of fiddling needed, but it's better than installing that Overwolf bloatware with the Curse launcher.
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Knock Knock! Who´s there? Der Infoletter #24 aus dem Prototype Fund: https://mailchi.mp/prototypefund/prototype-fund-infoletter-24-prototype-works - mit Demoday, Presseschau und Job-Hinweisen, u.a. bei @[email protected] @[email protected]
und @[email protected] #prototypeworks -
Ho provato Gemma 4 su Claude Code (e ho scoperto la nuova “bestia” gratuita di Google per il coding)
🌐 Traduzione italiana | Articolo originale: I Tried Gemma 4 On Claude Code (And Found New FREE Google Coding Beast)
Questa è una traduzione automatica realizzata con AI. I contenuti e i diritti appartengono all’autore originale.
Immagina di far girare Claude Code con il modello di coding Gemma 4 di Google su una GPU Nvidia: esiste qualcosa di meglio?
Google Gemma 4 è l’ultimo modello di coding AI che sta spopolando, quindi l’ho provato su Claude Code.
E non sono rimasto deluso.
Se hai letto il mio precedente articolo sul rilascio di Gemma 4, saprai che ero già entusiasta del nuovo modello di coding Open-Source di Google.
Ma non avevo potuto testarlo a fondo, poiché far girare il modello da 31B localmente richiede un hardware notevole.
Le cose sono cambiate questa settimana.
Ollama ora esegue Gemma 4 in cloud grazie alla partnership con NVIDIA su GPU Blackwell. Un solo comando e starai programmando con un modello che ottiene un punteggio dell’80% su LiveCodeBench e dell’89,2% su AIME 2026.
Ci stiamo lentamente allontanando dalla necessità di hardware complesso per eseguire i nuovi modelli AI, grazie a Ollama, come ho analizzato nella mia recensione della funzione Ollama Launch.
Per Gemma 4, basta digitare
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloude sei pronto a partire.Ho trascorso alcune ore testando questa combinazione:
La finestra di contesto da 256K gestisce codebase di grandi dimensioni senza necessità di suddivisione (chunking).
Il function calling nativo funziona perfettamente con i workflow agentici di Claude Code.
E la licenza Apache 2.0 significa nessuna restrizione.
In questo articolo, ti guiderò attraverso la configurazione, eseguirò test di programmazione reali e condividerò la mia onesta esperienza con questa combinazione.
Solo un rapido promemoria:
Se sei nuovo ai miei contenuti, ti sei perso un anno di aggiornamenti su Claude Code, in cui ho coperto ogni nuova funzionalità, suggerimento e trucco. Consulta qui l’elenco completo dei tutorial su Claude Code. Seguimi qui su Medium e iscriviti alla mia newsletter Claude Code Masterclass per non perdere i nuovi aggiornamenti.
Gemma 4: Progettata perfettamente per Claude Code
Google ha sviluppato Gemma 4 partendo dalla stessa ricerca alla base di Gemini 3. La differenza è che puoi eseguirla tu stesso, localmente o tramite Ollama Cloud.
Per gli utenti di Claude Code:
Il modello da 31B presenta benchmark di tutto rispetto:
LiveCodeBench v6: 80% — lo stato dell’arte (SOTA) open-source per il coding.
AIME 2026: 89,2% — rispetto al 20,8% di Gemma 3 nello stesso test.
Codeforces ELO: 2150 — livello da programmazione competitiva.
MMLU Pro: 85,2% — eccellente ragionamento generale.
Per contestualizzare, questi numeri fino a pochi mesi fa erano esclusiva dei modelli proprietari di classe “frontier”.
Finestra di Contesto
I modelli da 31B e 26B supportano 256K token. I modelli edge più piccoli, E2B ed E4B, arrivano fino a 128K.
In pratica, puoi passare interi codebase in un singolo prompt senza suddivisioni. Il refactoring multi-file diventa molto più fluido quando il modello può vedere tutto contemporaneamente.
Function Calling Nativo
Gemma 4 supporta l’uso strutturato degli strumenti (tool use) in modo nativo.
Questo è fondamentale per i workflow agentici di Claude Code; il modello può richiamare strumenti esterni, API ed eseguire operazioni multi-step in modo rapido e semplice.
Licenza Apache 2.0
A differenza delle precedenti versioni di Gemma con licenze personalizzate,
Gemma 4 viene rilasciata sotto licenza Apache 2.0. Non ci sono restrizioni sull’uso commerciale, il fine-tuning o l’implementazione. Termini simili a Qwen e alla maggior parte dell’ecosistema open-weight.
Ollama Cloud + Gemma 4 + Claude Code
Questo è esattamente ciò di cui hanno bisogno i programmatori che non dispongono di GPU di fascia alta.
Eseguire il modello da 31B localmente richiede oltre 20GB di VRAM. Il modello 26B MoE ne richiede 18GB. Non tutti dispongono di tale hardware.
Ollama ha collaborato con NVIDIA per far girare Gemma 4 su GPU Blackwell nel cloud. Ottieni l’intero modello da 31B senza i requisiti hardware.
La configurazione richiede un solo comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudI modelli cloud girano automaticamente con la massima lunghezza di contesto. Non è necessario configurare le impostazioni del contesto come faresti per i modelli locali.
Configurazione di Gemma 4 con Claude Code
Gemma 4 è disponibile su Ollama con integrazione cloud. Basta un comando per iniziare.
Prerequisiti
Prima di iniziare, assicurati di avere:
Ollama v0.15+ installato
Claude Code v2.1+ installato
Un account Ollama Cloud
Passaggio 1: Installa Ollama
Se non hai installato Ollama:
Mac:
brew install ollamaLinux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shWindows: Scarica l’installer da ollama.com ed eseguilo.
Verifica l’installazione:
ollama --versionPassaggio 2: Installa Claude Code
Se hai già installato Claude Code, passa al Passaggio 3.
Mac/Linux:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bashWindows PowerShell:
irm https://claude.ai/install.ps1 | iexVerifica l’installazione:
claude --versionDovresti vedere la versione 2.1.92 o successiva.
Passaggio 3: Scarica il modello Gemma 4 Cloud
ollama pull gemma4:31b-cloudI modelli cloud si registrano rapidamente poiché l’inferenza avviene in remoto sulle GPU NVIDIA Blackwell.
Passaggio 4: Avvia Claude Code con Gemma 4
Ecco il comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudOllama gestisce la configurazione delle API dietro le quinte. Non è necessario esportare variabili d’ambiente o impostare manualmente URL di base.
Passaggio 5: Verifica la configurazione
Una volta che Claude Code è in esecuzione, controlla lo stato:
/statusDovresti vedere:
Model: gemma4:31b-cloud
Anthropic base URL: http://127.0.0.1:11434
Auth token: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
Passaggio 5: Prompt di test
Dopo aver confermato che stai utilizzando il modello Gemma 4, puoi eseguire un prompt di test:
Comprendere il Modello Cloud
Gemma 4 su Ollama Cloud viene eseguito in remoto, non localmente.
Ecco cosa significa:
gemma4:31b-cloud: Gira su GPU NVIDIA Blackwell tramite il cloud di Ollama.
Finestra di contesto da 256K: Lunghezza di contesto completa, nessuna configurazione necessaria.
Nessuna GPU locale richiesta: Il lavoro pesante avviene sui server di NVIDIA.
Il tuo codice e i tuoi prompt vengono inviati al cloud per l’elaborazione. Tienilo a mente se stai lavorando su codebase proprietari.
Opzione Modello Locale
Se disponi dell’hardware necessario e preferisci l’inferenza locale:
# Per laptop (10GB+ VRAM) ollama pull gemma4:e4b ollama launch claude --model gemma4:e4b # Per workstation (18GB+ VRAM) ollama pull gemma4:26b ollama launch claude --model gemma4:26b # Per la massima qualità (20GB+ VRAM) ollama pull gemma4:31b ollama launch claude --model gemma4:31bI modelli locali offrono privacy e latenza zero, ma richiedono una quantità significativa di VRAM.
Per una guida completa su Ollama Launch, consulta il mio articolo precedente: I Tested (New) Ollama Launch For Claude Code, Codex, OpenCode (No More Configs)
Test Pratici di Programmazione
Ho eseguito alcuni test per vedere come si comporta Gemma 4 in scenari di coding reali.
Test 1: Creazione di un’app complessa (One-Shot)
Ho usato lo stesso approccio dei miei precedenti articoli su GLM.
Ecco il mio prompt:
Costruiscimi un task tracker in tempo reale con: - Aggiunta di task con titolo, priorità, scadenza e tag - Dashboard che mostra i task per priorità (grafico a barre) e tasso di completamento (anello di progresso) - Filtro dei task per priorità, tag e intervallo di date - Segna come completato con animazione - Interruttore modalità scura/chiara - Interfaccia utente pulita e moderna con Tailwind - Salvataggio nel local storageGemma 4 ha attivato la modalità autopilot e ha utilizzato un agente di pianificazione per scomporre l’attività prima di scrivere qualsiasi riga di codice.
Ha scelto lo stack Vite + React + Tailwind + Recharts. Poi mi ha posto una domanda chiarificatrice su cosa intendessi per “tempo reale”: solo stato della UI, sincronizzazione tra schede o sincronizzazione cloud.
Questo non era qualcosa che avevo chiesto esplicitamente. Il modello ha suddiviso una richiesta complessa in fasi e ha chiesto chiarimenti prima di procedere.
Dopo aver selezionato “Solo stato della UI”, Gemma 4 ha sviluppato l’intera applicazione.
I componenti erano ben organizzati.
I grafici venivano renderizzati correttamente.
La modalità scura ha funzionato al primo colpo.
Risultato one-shot per un’app funzionante con grafici, filtri, animazioni e persistenza nel local storage. La struttura del codice era pulita e le classi Tailwind seguivano pattern coerenti.
Test 2: Operazioni Multi-File
La finestra di contesto da 256K dovrebbe aiutare nel refactoring multi-file.
Ho chiesto a Gemma 4 di rifattorizzare un progetto JavaScript esistente in TypeScript:
Rifattorizza questo progetto per usare TypeScript invece di JavaScript. Aggiorna tutti i file, aggiungi i tipi corretti e assicurati che tutto funzioni ancora.Gemma 4 ha mantenuto il contesto in tutti i file. Quando ha aggiornato le definizioni dei tipi in un file, ha ricordato quei tipi durante l’aggiornamento degli import negli altri file.
Test 3: Operazioni da Terminale
Ho testato la capacità di programmazione basata sul terminale:
Configura un nuovo progetto Node.js con TypeScript, ESLint, Prettier e Jest. Configura correttamente tutti i file di configurazione e aggiungi gli script npm per dev, build, test e lint.I file tsconfig.json, .eslintrc, .prettierrc e jest.config.js hanno funzionato tutti insieme senza conflitti.
Osservazioni
Alcuni elementi sono emersi chiaramente durante i test:
Pianificazione Autopilot: Gemma 4 scompone compiti complessi in fasi. Utilizza agenti di pianificazione per analizzare i requisiti prima di scrivere il codice.
Domande Chiarificatrici: Il modello pone domande intelligenti quando i requisiti sono ambigui.
Qualità del Codice: Il codice generato è pulito e i componenti sono ben organizzati.
Mantenimento del Contesto: Le operazioni su più file funzionano senza problemi.
Velocità: L’inferenza in cloud è rapida.
Considerazioni Finali
Gemma 4 su Claude Code offre velocità e ottime prestazioni. Google ha rilasciato un modello di coding open-source davvero serio.
I benchmark si traducono in prestazioni reali. L’integrazione con Ollama Cloud rimuove la barriera hardware.
Se stavi aspettando un modello Google che funzionasse bene con Claude Code, eccolo qui.
Hai provato Gemma 4 su Claude Code? Fammi sapere la tua esperienza nei commenti qui sotto.
Rimaniamo in contatto!
Se sei nuovo ai miei contenuti, mi chiamo Joe Njenga
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#ai #anthropicClaudeCode #claudeCode #ollama #traduzione📝 Nota sulla traduzione
Questo articolo è stato tradotto automaticamente dall’inglese all’italiano utilizzando intelligenza artificiale.
L’articolo originale è disponibile su: https://medium.com/@joe.njenga/i-tried-gemma-4-on-claude-code-and-found-new-free-google-coding-beast-6d0995ba8645Tutti i diritti sui contenuti originali appartengono ai rispettivi proprietari. Questa traduzione è fornita a scopo informativo e non costituisce un’opera derivata con pretese di originalità.
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Ho provato Gemma 4 su Claude Code (e ho scoperto la nuova “bestia” gratuita di Google per il coding)
🌐 Traduzione italiana | Articolo originale: I Tried Gemma 4 On Claude Code (And Found New FREE Google Coding Beast)
Questa è una traduzione automatica realizzata con AI. I contenuti e i diritti appartengono all’autore originale.
Immagina di far girare Claude Code con il modello di coding Gemma 4 di Google su una GPU Nvidia: esiste qualcosa di meglio?
Google Gemma 4 è l’ultimo modello di coding AI che sta spopolando, quindi l’ho provato su Claude Code.
E non sono rimasto deluso.
Se hai letto il mio precedente articolo sul rilascio di Gemma 4, saprai che ero già entusiasta del nuovo modello di coding Open-Source di Google.
Ma non avevo potuto testarlo a fondo, poiché far girare il modello da 31B localmente richiede un hardware notevole.
Le cose sono cambiate questa settimana.
Ollama ora esegue Gemma 4 in cloud grazie alla partnership con NVIDIA su GPU Blackwell. Un solo comando e starai programmando con un modello che ottiene un punteggio dell’80% su LiveCodeBench e dell’89,2% su AIME 2026.
Ci stiamo lentamente allontanando dalla necessità di hardware complesso per eseguire i nuovi modelli AI, grazie a Ollama, come ho analizzato nella mia recensione della funzione Ollama Launch.
Per Gemma 4, basta digitare
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloude sei pronto a partire.Ho trascorso alcune ore testando questa combinazione:
La finestra di contesto da 256K gestisce codebase di grandi dimensioni senza necessità di suddivisione (chunking).
Il function calling nativo funziona perfettamente con i workflow agentici di Claude Code.
E la licenza Apache 2.0 significa nessuna restrizione.
In questo articolo, ti guiderò attraverso la configurazione, eseguirò test di programmazione reali e condividerò la mia onesta esperienza con questa combinazione.
Solo un rapido promemoria:
Se sei nuovo ai miei contenuti, ti sei perso un anno di aggiornamenti su Claude Code, in cui ho coperto ogni nuova funzionalità, suggerimento e trucco. Consulta qui l’elenco completo dei tutorial su Claude Code. Seguimi qui su Medium e iscriviti alla mia newsletter Claude Code Masterclass per non perdere i nuovi aggiornamenti.
Gemma 4: Progettata perfettamente per Claude Code
Google ha sviluppato Gemma 4 partendo dalla stessa ricerca alla base di Gemini 3. La differenza è che puoi eseguirla tu stesso, localmente o tramite Ollama Cloud.
Per gli utenti di Claude Code:
Il modello da 31B presenta benchmark di tutto rispetto:
LiveCodeBench v6: 80% — lo stato dell’arte (SOTA) open-source per il coding.
AIME 2026: 89,2% — rispetto al 20,8% di Gemma 3 nello stesso test.
Codeforces ELO: 2150 — livello da programmazione competitiva.
MMLU Pro: 85,2% — eccellente ragionamento generale.
Per contestualizzare, questi numeri fino a pochi mesi fa erano esclusiva dei modelli proprietari di classe “frontier”.
Finestra di Contesto
I modelli da 31B e 26B supportano 256K token. I modelli edge più piccoli, E2B ed E4B, arrivano fino a 128K.
In pratica, puoi passare interi codebase in un singolo prompt senza suddivisioni. Il refactoring multi-file diventa molto più fluido quando il modello può vedere tutto contemporaneamente.
Function Calling Nativo
Gemma 4 supporta l’uso strutturato degli strumenti (tool use) in modo nativo.
Questo è fondamentale per i workflow agentici di Claude Code; il modello può richiamare strumenti esterni, API ed eseguire operazioni multi-step in modo rapido e semplice.
Licenza Apache 2.0
A differenza delle precedenti versioni di Gemma con licenze personalizzate,
Gemma 4 viene rilasciata sotto licenza Apache 2.0. Non ci sono restrizioni sull’uso commerciale, il fine-tuning o l’implementazione. Termini simili a Qwen e alla maggior parte dell’ecosistema open-weight.
Ollama Cloud + Gemma 4 + Claude Code
Questo è esattamente ciò di cui hanno bisogno i programmatori che non dispongono di GPU di fascia alta.
Eseguire il modello da 31B localmente richiede oltre 20GB di VRAM. Il modello 26B MoE ne richiede 18GB. Non tutti dispongono di tale hardware.
Ollama ha collaborato con NVIDIA per far girare Gemma 4 su GPU Blackwell nel cloud. Ottieni l’intero modello da 31B senza i requisiti hardware.
La configurazione richiede un solo comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudI modelli cloud girano automaticamente con la massima lunghezza di contesto. Non è necessario configurare le impostazioni del contesto come faresti per i modelli locali.
Configurazione di Gemma 4 con Claude Code
Gemma 4 è disponibile su Ollama con integrazione cloud. Basta un comando per iniziare.
Prerequisiti
Prima di iniziare, assicurati di avere:
Ollama v0.15+ installato
Claude Code v2.1+ installato
Un account Ollama Cloud
Passaggio 1: Installa Ollama
Se non hai installato Ollama:
Mac:
brew install ollamaLinux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shWindows: Scarica l’installer da ollama.com ed eseguilo.
Verifica l’installazione:
ollama --versionPassaggio 2: Installa Claude Code
Se hai già installato Claude Code, passa al Passaggio 3.
Mac/Linux:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bashWindows PowerShell:
irm https://claude.ai/install.ps1 | iexVerifica l’installazione:
claude --versionDovresti vedere la versione 2.1.92 o successiva.
Passaggio 3: Scarica il modello Gemma 4 Cloud
ollama pull gemma4:31b-cloudI modelli cloud si registrano rapidamente poiché l’inferenza avviene in remoto sulle GPU NVIDIA Blackwell.
Passaggio 4: Avvia Claude Code con Gemma 4
Ecco il comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudOllama gestisce la configurazione delle API dietro le quinte. Non è necessario esportare variabili d’ambiente o impostare manualmente URL di base.
Passaggio 5: Verifica la configurazione
Una volta che Claude Code è in esecuzione, controlla lo stato:
/statusDovresti vedere:
Model: gemma4:31b-cloud
Anthropic base URL: http://127.0.0.1:11434
Auth token: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
Passaggio 5: Prompt di test
Dopo aver confermato che stai utilizzando il modello Gemma 4, puoi eseguire un prompt di test:
Comprendere il Modello Cloud
Gemma 4 su Ollama Cloud viene eseguito in remoto, non localmente.
Ecco cosa significa:
gemma4:31b-cloud: Gira su GPU NVIDIA Blackwell tramite il cloud di Ollama.
Finestra di contesto da 256K: Lunghezza di contesto completa, nessuna configurazione necessaria.
Nessuna GPU locale richiesta: Il lavoro pesante avviene sui server di NVIDIA.
Il tuo codice e i tuoi prompt vengono inviati al cloud per l’elaborazione. Tienilo a mente se stai lavorando su codebase proprietari.
Opzione Modello Locale
Se disponi dell’hardware necessario e preferisci l’inferenza locale:
# Per laptop (10GB+ VRAM) ollama pull gemma4:e4b ollama launch claude --model gemma4:e4b # Per workstation (18GB+ VRAM) ollama pull gemma4:26b ollama launch claude --model gemma4:26b # Per la massima qualità (20GB+ VRAM) ollama pull gemma4:31b ollama launch claude --model gemma4:31bI modelli locali offrono privacy e latenza zero, ma richiedono una quantità significativa di VRAM.
Per una guida completa su Ollama Launch, consulta il mio articolo precedente: I Tested (New) Ollama Launch For Claude Code, Codex, OpenCode (No More Configs)
Test Pratici di Programmazione
Ho eseguito alcuni test per vedere come si comporta Gemma 4 in scenari di coding reali.
Test 1: Creazione di un’app complessa (One-Shot)
Ho usato lo stesso approccio dei miei precedenti articoli su GLM.
Ecco il mio prompt:
Costruiscimi un task tracker in tempo reale con: - Aggiunta di task con titolo, priorità, scadenza e tag - Dashboard che mostra i task per priorità (grafico a barre) e tasso di completamento (anello di progresso) - Filtro dei task per priorità, tag e intervallo di date - Segna come completato con animazione - Interruttore modalità scura/chiara - Interfaccia utente pulita e moderna con Tailwind - Salvataggio nel local storageGemma 4 ha attivato la modalità autopilot e ha utilizzato un agente di pianificazione per scomporre l’attività prima di scrivere qualsiasi riga di codice.
Ha scelto lo stack Vite + React + Tailwind + Recharts. Poi mi ha posto una domanda chiarificatrice su cosa intendessi per “tempo reale”: solo stato della UI, sincronizzazione tra schede o sincronizzazione cloud.
Questo non era qualcosa che avevo chiesto esplicitamente. Il modello ha suddiviso una richiesta complessa in fasi e ha chiesto chiarimenti prima di procedere.
Dopo aver selezionato “Solo stato della UI”, Gemma 4 ha sviluppato l’intera applicazione.
I componenti erano ben organizzati.
I grafici venivano renderizzati correttamente.
La modalità scura ha funzionato al primo colpo.
Risultato one-shot per un’app funzionante con grafici, filtri, animazioni e persistenza nel local storage. La struttura del codice era pulita e le classi Tailwind seguivano pattern coerenti.
Test 2: Operazioni Multi-File
La finestra di contesto da 256K dovrebbe aiutare nel refactoring multi-file.
Ho chiesto a Gemma 4 di rifattorizzare un progetto JavaScript esistente in TypeScript:
Rifattorizza questo progetto per usare TypeScript invece di JavaScript. Aggiorna tutti i file, aggiungi i tipi corretti e assicurati che tutto funzioni ancora.Gemma 4 ha mantenuto il contesto in tutti i file. Quando ha aggiornato le definizioni dei tipi in un file, ha ricordato quei tipi durante l’aggiornamento degli import negli altri file.
Test 3: Operazioni da Terminale
Ho testato la capacità di programmazione basata sul terminale:
Configura un nuovo progetto Node.js con TypeScript, ESLint, Prettier e Jest. Configura correttamente tutti i file di configurazione e aggiungi gli script npm per dev, build, test e lint.I file tsconfig.json, .eslintrc, .prettierrc e jest.config.js hanno funzionato tutti insieme senza conflitti.
Osservazioni
Alcuni elementi sono emersi chiaramente durante i test:
Pianificazione Autopilot: Gemma 4 scompone compiti complessi in fasi. Utilizza agenti di pianificazione per analizzare i requisiti prima di scrivere il codice.
Domande Chiarificatrici: Il modello pone domande intelligenti quando i requisiti sono ambigui.
Qualità del Codice: Il codice generato è pulito e i componenti sono ben organizzati.
Mantenimento del Contesto: Le operazioni su più file funzionano senza problemi.
Velocità: L’inferenza in cloud è rapida.
Considerazioni Finali
Gemma 4 su Claude Code offre velocità e ottime prestazioni. Google ha rilasciato un modello di coding open-source davvero serio.
I benchmark si traducono in prestazioni reali. L’integrazione con Ollama Cloud rimuove la barriera hardware.
Se stavi aspettando un modello Google che funzionasse bene con Claude Code, eccolo qui.
Hai provato Gemma 4 su Claude Code? Fammi sapere la tua esperienza nei commenti qui sotto.
Rimaniamo in contatto!
Se sei nuovo ai miei contenuti, mi chiamo Joe Njenga
Unisciti a migliaia di altri ingegneri del software, esperti di AI e solopreneur che leggono i miei contenuti quotidianamente su Medium e su YouTube dove recensisco gli ultimi strumenti e tendenze dell’ingegneria AI. Se sei curioso di saperne di più sui miei progetti e vuoi ricevere guide e tutorial dettagliati, unisciti a migliaia di altri appassionati di AI nella mia newsletter settimanale AI Software engineer.
Se desideri contattarmi direttamente, puoi farlo qui:
AI Integration Software Engineer (Oltre 10 anni di esperienza)
Seguimi su Medium | Canale YouTube | X | LinkedIn
#ai #anthropicClaudeCode #claudeCode #ollama #traduzione📝 Nota sulla traduzione
Questo articolo è stato tradotto automaticamente dall’inglese all’italiano utilizzando intelligenza artificiale.
L’articolo originale è disponibile su: https://medium.com/@joe.njenga/i-tried-gemma-4-on-claude-code-and-found-new-free-google-coding-beast-6d0995ba8645Tutti i diritti sui contenuti originali appartengono ai rispettivi proprietari. Questa traduzione è fornita a scopo informativo e non costituisce un’opera derivata con pretese di originalità.
-
Ho provato Gemma 4 su Claude Code (e ho scoperto la nuova “bestia” gratuita di Google per il coding)
🌐 Traduzione italiana | Articolo originale: I Tried Gemma 4 On Claude Code (And Found New FREE Google Coding Beast)
Questa è una traduzione automatica realizzata con AI. I contenuti e i diritti appartengono all’autore originale.
Immagina di far girare Claude Code con il modello di coding Gemma 4 di Google su una GPU Nvidia: esiste qualcosa di meglio?
Google Gemma 4 è l’ultimo modello di coding AI che sta spopolando, quindi l’ho provato su Claude Code.
E non sono rimasto deluso.
Se hai letto il mio precedente articolo sul rilascio di Gemma 4, saprai che ero già entusiasta del nuovo modello di coding Open-Source di Google.
Ma non avevo potuto testarlo a fondo, poiché far girare il modello da 31B localmente richiede un hardware notevole.
Le cose sono cambiate questa settimana.
Ollama ora esegue Gemma 4 in cloud grazie alla partnership con NVIDIA su GPU Blackwell. Un solo comando e starai programmando con un modello che ottiene un punteggio dell’80% su LiveCodeBench e dell’89,2% su AIME 2026.
Ci stiamo lentamente allontanando dalla necessità di hardware complesso per eseguire i nuovi modelli AI, grazie a Ollama, come ho analizzato nella mia recensione della funzione Ollama Launch.
Per Gemma 4, basta digitare
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloude sei pronto a partire.Ho trascorso alcune ore testando questa combinazione:
La finestra di contesto da 256K gestisce codebase di grandi dimensioni senza necessità di suddivisione (chunking).
Il function calling nativo funziona perfettamente con i workflow agentici di Claude Code.
E la licenza Apache 2.0 significa nessuna restrizione.
In questo articolo, ti guiderò attraverso la configurazione, eseguirò test di programmazione reali e condividerò la mia onesta esperienza con questa combinazione.
Solo un rapido promemoria:
Se sei nuovo ai miei contenuti, ti sei perso un anno di aggiornamenti su Claude Code, in cui ho coperto ogni nuova funzionalità, suggerimento e trucco. Consulta qui l’elenco completo dei tutorial su Claude Code. Seguimi qui su Medium e iscriviti alla mia newsletter Claude Code Masterclass per non perdere i nuovi aggiornamenti.
Gemma 4: Progettata perfettamente per Claude Code
Google ha sviluppato Gemma 4 partendo dalla stessa ricerca alla base di Gemini 3. La differenza è che puoi eseguirla tu stesso, localmente o tramite Ollama Cloud.
Per gli utenti di Claude Code:
Il modello da 31B presenta benchmark di tutto rispetto:
LiveCodeBench v6: 80% — lo stato dell’arte (SOTA) open-source per il coding.
AIME 2026: 89,2% — rispetto al 20,8% di Gemma 3 nello stesso test.
Codeforces ELO: 2150 — livello da programmazione competitiva.
MMLU Pro: 85,2% — eccellente ragionamento generale.
Per contestualizzare, questi numeri fino a pochi mesi fa erano esclusiva dei modelli proprietari di classe “frontier”.
Finestra di Contesto
I modelli da 31B e 26B supportano 256K token. I modelli edge più piccoli, E2B ed E4B, arrivano fino a 128K.
In pratica, puoi passare interi codebase in un singolo prompt senza suddivisioni. Il refactoring multi-file diventa molto più fluido quando il modello può vedere tutto contemporaneamente.
Function Calling Nativo
Gemma 4 supporta l’uso strutturato degli strumenti (tool use) in modo nativo.
Questo è fondamentale per i workflow agentici di Claude Code; il modello può richiamare strumenti esterni, API ed eseguire operazioni multi-step in modo rapido e semplice.
Licenza Apache 2.0
A differenza delle precedenti versioni di Gemma con licenze personalizzate,
Gemma 4 viene rilasciata sotto licenza Apache 2.0. Non ci sono restrizioni sull’uso commerciale, il fine-tuning o l’implementazione. Termini simili a Qwen e alla maggior parte dell’ecosistema open-weight.
Ollama Cloud + Gemma 4 + Claude Code
Questo è esattamente ciò di cui hanno bisogno i programmatori che non dispongono di GPU di fascia alta.
Eseguire il modello da 31B localmente richiede oltre 20GB di VRAM. Il modello 26B MoE ne richiede 18GB. Non tutti dispongono di tale hardware.
Ollama ha collaborato con NVIDIA per far girare Gemma 4 su GPU Blackwell nel cloud. Ottieni l’intero modello da 31B senza i requisiti hardware.
La configurazione richiede un solo comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudI modelli cloud girano automaticamente con la massima lunghezza di contesto. Non è necessario configurare le impostazioni del contesto come faresti per i modelli locali.
Configurazione di Gemma 4 con Claude Code
Gemma 4 è disponibile su Ollama con integrazione cloud. Basta un comando per iniziare.
Prerequisiti
Prima di iniziare, assicurati di avere:
Ollama v0.15+ installato
Claude Code v2.1+ installato
Un account Ollama Cloud
Passaggio 1: Installa Ollama
Se non hai installato Ollama:
Mac:
brew install ollamaLinux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shWindows: Scarica l’installer da ollama.com ed eseguilo.
Verifica l’installazione:
ollama --versionPassaggio 2: Installa Claude Code
Se hai già installato Claude Code, passa al Passaggio 3.
Mac/Linux:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bashWindows PowerShell:
irm https://claude.ai/install.ps1 | iexVerifica l’installazione:
claude --versionDovresti vedere la versione 2.1.92 o successiva.
Passaggio 3: Scarica il modello Gemma 4 Cloud
ollama pull gemma4:31b-cloudI modelli cloud si registrano rapidamente poiché l’inferenza avviene in remoto sulle GPU NVIDIA Blackwell.
Passaggio 4: Avvia Claude Code con Gemma 4
Ecco il comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudOllama gestisce la configurazione delle API dietro le quinte. Non è necessario esportare variabili d’ambiente o impostare manualmente URL di base.
Passaggio 5: Verifica la configurazione
Una volta che Claude Code è in esecuzione, controlla lo stato:
/statusDovresti vedere:
Model: gemma4:31b-cloud
Anthropic base URL: http://127.0.0.1:11434
Auth token: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
Passaggio 5: Prompt di test
Dopo aver confermato che stai utilizzando il modello Gemma 4, puoi eseguire un prompt di test:
Comprendere il Modello Cloud
Gemma 4 su Ollama Cloud viene eseguito in remoto, non localmente.
Ecco cosa significa:
gemma4:31b-cloud: Gira su GPU NVIDIA Blackwell tramite il cloud di Ollama.
Finestra di contesto da 256K: Lunghezza di contesto completa, nessuna configurazione necessaria.
Nessuna GPU locale richiesta: Il lavoro pesante avviene sui server di NVIDIA.
Il tuo codice e i tuoi prompt vengono inviati al cloud per l’elaborazione. Tienilo a mente se stai lavorando su codebase proprietari.
Opzione Modello Locale
Se disponi dell’hardware necessario e preferisci l’inferenza locale:
# Per laptop (10GB+ VRAM) ollama pull gemma4:e4b ollama launch claude --model gemma4:e4b # Per workstation (18GB+ VRAM) ollama pull gemma4:26b ollama launch claude --model gemma4:26b # Per la massima qualità (20GB+ VRAM) ollama pull gemma4:31b ollama launch claude --model gemma4:31bI modelli locali offrono privacy e latenza zero, ma richiedono una quantità significativa di VRAM.
Per una guida completa su Ollama Launch, consulta il mio articolo precedente: I Tested (New) Ollama Launch For Claude Code, Codex, OpenCode (No More Configs)
Test Pratici di Programmazione
Ho eseguito alcuni test per vedere come si comporta Gemma 4 in scenari di coding reali.
Test 1: Creazione di un’app complessa (One-Shot)
Ho usato lo stesso approccio dei miei precedenti articoli su GLM.
Ecco il mio prompt:
Costruiscimi un task tracker in tempo reale con: - Aggiunta di task con titolo, priorità, scadenza e tag - Dashboard che mostra i task per priorità (grafico a barre) e tasso di completamento (anello di progresso) - Filtro dei task per priorità, tag e intervallo di date - Segna come completato con animazione - Interruttore modalità scura/chiara - Interfaccia utente pulita e moderna con Tailwind - Salvataggio nel local storageGemma 4 ha attivato la modalità autopilot e ha utilizzato un agente di pianificazione per scomporre l’attività prima di scrivere qualsiasi riga di codice.
Ha scelto lo stack Vite + React + Tailwind + Recharts. Poi mi ha posto una domanda chiarificatrice su cosa intendessi per “tempo reale”: solo stato della UI, sincronizzazione tra schede o sincronizzazione cloud.
Questo non era qualcosa che avevo chiesto esplicitamente. Il modello ha suddiviso una richiesta complessa in fasi e ha chiesto chiarimenti prima di procedere.
Dopo aver selezionato “Solo stato della UI”, Gemma 4 ha sviluppato l’intera applicazione.
I componenti erano ben organizzati.
I grafici venivano renderizzati correttamente.
La modalità scura ha funzionato al primo colpo.
Risultato one-shot per un’app funzionante con grafici, filtri, animazioni e persistenza nel local storage. La struttura del codice era pulita e le classi Tailwind seguivano pattern coerenti.
Test 2: Operazioni Multi-File
La finestra di contesto da 256K dovrebbe aiutare nel refactoring multi-file.
Ho chiesto a Gemma 4 di rifattorizzare un progetto JavaScript esistente in TypeScript:
Rifattorizza questo progetto per usare TypeScript invece di JavaScript. Aggiorna tutti i file, aggiungi i tipi corretti e assicurati che tutto funzioni ancora.Gemma 4 ha mantenuto il contesto in tutti i file. Quando ha aggiornato le definizioni dei tipi in un file, ha ricordato quei tipi durante l’aggiornamento degli import negli altri file.
Test 3: Operazioni da Terminale
Ho testato la capacità di programmazione basata sul terminale:
Configura un nuovo progetto Node.js con TypeScript, ESLint, Prettier e Jest. Configura correttamente tutti i file di configurazione e aggiungi gli script npm per dev, build, test e lint.I file tsconfig.json, .eslintrc, .prettierrc e jest.config.js hanno funzionato tutti insieme senza conflitti.
Osservazioni
Alcuni elementi sono emersi chiaramente durante i test:
Pianificazione Autopilot: Gemma 4 scompone compiti complessi in fasi. Utilizza agenti di pianificazione per analizzare i requisiti prima di scrivere il codice.
Domande Chiarificatrici: Il modello pone domande intelligenti quando i requisiti sono ambigui.
Qualità del Codice: Il codice generato è pulito e i componenti sono ben organizzati.
Mantenimento del Contesto: Le operazioni su più file funzionano senza problemi.
Velocità: L’inferenza in cloud è rapida.
Considerazioni Finali
Gemma 4 su Claude Code offre velocità e ottime prestazioni. Google ha rilasciato un modello di coding open-source davvero serio.
I benchmark si traducono in prestazioni reali. L’integrazione con Ollama Cloud rimuove la barriera hardware.
Se stavi aspettando un modello Google che funzionasse bene con Claude Code, eccolo qui.
Hai provato Gemma 4 su Claude Code? Fammi sapere la tua esperienza nei commenti qui sotto.
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Unisciti a migliaia di altri ingegneri del software, esperti di AI e solopreneur che leggono i miei contenuti quotidianamente su Medium e su YouTube dove recensisco gli ultimi strumenti e tendenze dell’ingegneria AI. Se sei curioso di saperne di più sui miei progetti e vuoi ricevere guide e tutorial dettagliati, unisciti a migliaia di altri appassionati di AI nella mia newsletter settimanale AI Software engineer.
Se desideri contattarmi direttamente, puoi farlo qui:
AI Integration Software Engineer (Oltre 10 anni di esperienza)
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#ai #anthropicClaudeCode #claudeCode #ollama #traduzione📝 Nota sulla traduzione
Questo articolo è stato tradotto automaticamente dall’inglese all’italiano utilizzando intelligenza artificiale.
L’articolo originale è disponibile su: https://medium.com/@joe.njenga/i-tried-gemma-4-on-claude-code-and-found-new-free-google-coding-beast-6d0995ba8645Tutti i diritti sui contenuti originali appartengono ai rispettivi proprietari. Questa traduzione è fornita a scopo informativo e non costituisce un’opera derivata con pretese di originalità.
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Ho provato Gemma 4 su Claude Code (e ho scoperto la nuova “bestia” gratuita di Google per il coding)
🌐 Traduzione italiana | Articolo originale: I Tried Gemma 4 On Claude Code (And Found New FREE Google Coding Beast)
Questa è una traduzione automatica realizzata con AI. I contenuti e i diritti appartengono all’autore originale.
Immagina di far girare Claude Code con il modello di coding Gemma 4 di Google su una GPU Nvidia: esiste qualcosa di meglio?
Google Gemma 4 è l’ultimo modello di coding AI che sta spopolando, quindi l’ho provato su Claude Code.
E non sono rimasto deluso.
Se hai letto il mio precedente articolo sul rilascio di Gemma 4, saprai che ero già entusiasta del nuovo modello di coding Open-Source di Google.
Ma non avevo potuto testarlo a fondo, poiché far girare il modello da 31B localmente richiede un hardware notevole.
Le cose sono cambiate questa settimana.
Ollama ora esegue Gemma 4 in cloud grazie alla partnership con NVIDIA su GPU Blackwell. Un solo comando e starai programmando con un modello che ottiene un punteggio dell’80% su LiveCodeBench e dell’89,2% su AIME 2026.
Ci stiamo lentamente allontanando dalla necessità di hardware complesso per eseguire i nuovi modelli AI, grazie a Ollama, come ho analizzato nella mia recensione della funzione Ollama Launch.
Per Gemma 4, basta digitare
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloude sei pronto a partire.Ho trascorso alcune ore testando questa combinazione:
La finestra di contesto da 256K gestisce codebase di grandi dimensioni senza necessità di suddivisione (chunking).
Il function calling nativo funziona perfettamente con i workflow agentici di Claude Code.
E la licenza Apache 2.0 significa nessuna restrizione.
In questo articolo, ti guiderò attraverso la configurazione, eseguirò test di programmazione reali e condividerò la mia onesta esperienza con questa combinazione.
Solo un rapido promemoria:
Se sei nuovo ai miei contenuti, ti sei perso un anno di aggiornamenti su Claude Code, in cui ho coperto ogni nuova funzionalità, suggerimento e trucco. Consulta qui l’elenco completo dei tutorial su Claude Code. Seguimi qui su Medium e iscriviti alla mia newsletter Claude Code Masterclass per non perdere i nuovi aggiornamenti.
Gemma 4: Progettata perfettamente per Claude Code
Google ha sviluppato Gemma 4 partendo dalla stessa ricerca alla base di Gemini 3. La differenza è che puoi eseguirla tu stesso, localmente o tramite Ollama Cloud.
Per gli utenti di Claude Code:
Il modello da 31B presenta benchmark di tutto rispetto:
LiveCodeBench v6: 80% — lo stato dell’arte (SOTA) open-source per il coding.
AIME 2026: 89,2% — rispetto al 20,8% di Gemma 3 nello stesso test.
Codeforces ELO: 2150 — livello da programmazione competitiva.
MMLU Pro: 85,2% — eccellente ragionamento generale.
Per contestualizzare, questi numeri fino a pochi mesi fa erano esclusiva dei modelli proprietari di classe “frontier”.
Finestra di Contesto
I modelli da 31B e 26B supportano 256K token. I modelli edge più piccoli, E2B ed E4B, arrivano fino a 128K.
In pratica, puoi passare interi codebase in un singolo prompt senza suddivisioni. Il refactoring multi-file diventa molto più fluido quando il modello può vedere tutto contemporaneamente.
Function Calling Nativo
Gemma 4 supporta l’uso strutturato degli strumenti (tool use) in modo nativo.
Questo è fondamentale per i workflow agentici di Claude Code; il modello può richiamare strumenti esterni, API ed eseguire operazioni multi-step in modo rapido e semplice.
Licenza Apache 2.0
A differenza delle precedenti versioni di Gemma con licenze personalizzate,
Gemma 4 viene rilasciata sotto licenza Apache 2.0. Non ci sono restrizioni sull’uso commerciale, il fine-tuning o l’implementazione. Termini simili a Qwen e alla maggior parte dell’ecosistema open-weight.
Ollama Cloud + Gemma 4 + Claude Code
Questo è esattamente ciò di cui hanno bisogno i programmatori che non dispongono di GPU di fascia alta.
Eseguire il modello da 31B localmente richiede oltre 20GB di VRAM. Il modello 26B MoE ne richiede 18GB. Non tutti dispongono di tale hardware.
Ollama ha collaborato con NVIDIA per far girare Gemma 4 su GPU Blackwell nel cloud. Ottieni l’intero modello da 31B senza i requisiti hardware.
La configurazione richiede un solo comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudI modelli cloud girano automaticamente con la massima lunghezza di contesto. Non è necessario configurare le impostazioni del contesto come faresti per i modelli locali.
Configurazione di Gemma 4 con Claude Code
Gemma 4 è disponibile su Ollama con integrazione cloud. Basta un comando per iniziare.
Prerequisiti
Prima di iniziare, assicurati di avere:
Ollama v0.15+ installato
Claude Code v2.1+ installato
Un account Ollama Cloud
Passaggio 1: Installa Ollama
Se non hai installato Ollama:
Mac:
brew install ollamaLinux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shWindows: Scarica l’installer da ollama.com ed eseguilo.
Verifica l’installazione:
ollama --versionPassaggio 2: Installa Claude Code
Se hai già installato Claude Code, passa al Passaggio 3.
Mac/Linux:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bashWindows PowerShell:
irm https://claude.ai/install.ps1 | iexVerifica l’installazione:
claude --versionDovresti vedere la versione 2.1.92 o successiva.
Passaggio 3: Scarica il modello Gemma 4 Cloud
ollama pull gemma4:31b-cloudI modelli cloud si registrano rapidamente poiché l’inferenza avviene in remoto sulle GPU NVIDIA Blackwell.
Passaggio 4: Avvia Claude Code con Gemma 4
Ecco il comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudOllama gestisce la configurazione delle API dietro le quinte. Non è necessario esportare variabili d’ambiente o impostare manualmente URL di base.
Passaggio 5: Verifica la configurazione
Una volta che Claude Code è in esecuzione, controlla lo stato:
/statusDovresti vedere:
Model: gemma4:31b-cloud
Anthropic base URL: http://127.0.0.1:11434
Auth token: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
Passaggio 5: Prompt di test
Dopo aver confermato che stai utilizzando il modello Gemma 4, puoi eseguire un prompt di test:
Comprendere il Modello Cloud
Gemma 4 su Ollama Cloud viene eseguito in remoto, non localmente.
Ecco cosa significa:
gemma4:31b-cloud: Gira su GPU NVIDIA Blackwell tramite il cloud di Ollama.
Finestra di contesto da 256K: Lunghezza di contesto completa, nessuna configurazione necessaria.
Nessuna GPU locale richiesta: Il lavoro pesante avviene sui server di NVIDIA.
Il tuo codice e i tuoi prompt vengono inviati al cloud per l’elaborazione. Tienilo a mente se stai lavorando su codebase proprietari.
Opzione Modello Locale
Se disponi dell’hardware necessario e preferisci l’inferenza locale:
# Per laptop (10GB+ VRAM) ollama pull gemma4:e4b ollama launch claude --model gemma4:e4b # Per workstation (18GB+ VRAM) ollama pull gemma4:26b ollama launch claude --model gemma4:26b # Per la massima qualità (20GB+ VRAM) ollama pull gemma4:31b ollama launch claude --model gemma4:31bI modelli locali offrono privacy e latenza zero, ma richiedono una quantità significativa di VRAM.
Per una guida completa su Ollama Launch, consulta il mio articolo precedente: I Tested (New) Ollama Launch For Claude Code, Codex, OpenCode (No More Configs)
Test Pratici di Programmazione
Ho eseguito alcuni test per vedere come si comporta Gemma 4 in scenari di coding reali.
Test 1: Creazione di un’app complessa (One-Shot)
Ho usato lo stesso approccio dei miei precedenti articoli su GLM.
Ecco il mio prompt:
Costruiscimi un task tracker in tempo reale con: - Aggiunta di task con titolo, priorità, scadenza e tag - Dashboard che mostra i task per priorità (grafico a barre) e tasso di completamento (anello di progresso) - Filtro dei task per priorità, tag e intervallo di date - Segna come completato con animazione - Interruttore modalità scura/chiara - Interfaccia utente pulita e moderna con Tailwind - Salvataggio nel local storageGemma 4 ha attivato la modalità autopilot e ha utilizzato un agente di pianificazione per scomporre l’attività prima di scrivere qualsiasi riga di codice.
Ha scelto lo stack Vite + React + Tailwind + Recharts. Poi mi ha posto una domanda chiarificatrice su cosa intendessi per “tempo reale”: solo stato della UI, sincronizzazione tra schede o sincronizzazione cloud.
Questo non era qualcosa che avevo chiesto esplicitamente. Il modello ha suddiviso una richiesta complessa in fasi e ha chiesto chiarimenti prima di procedere.
Dopo aver selezionato “Solo stato della UI”, Gemma 4 ha sviluppato l’intera applicazione.
I componenti erano ben organizzati.
I grafici venivano renderizzati correttamente.
La modalità scura ha funzionato al primo colpo.
Risultato one-shot per un’app funzionante con grafici, filtri, animazioni e persistenza nel local storage. La struttura del codice era pulita e le classi Tailwind seguivano pattern coerenti.
Test 2: Operazioni Multi-File
La finestra di contesto da 256K dovrebbe aiutare nel refactoring multi-file.
Ho chiesto a Gemma 4 di rifattorizzare un progetto JavaScript esistente in TypeScript:
Rifattorizza questo progetto per usare TypeScript invece di JavaScript. Aggiorna tutti i file, aggiungi i tipi corretti e assicurati che tutto funzioni ancora.Gemma 4 ha mantenuto il contesto in tutti i file. Quando ha aggiornato le definizioni dei tipi in un file, ha ricordato quei tipi durante l’aggiornamento degli import negli altri file.
Test 3: Operazioni da Terminale
Ho testato la capacità di programmazione basata sul terminale:
Configura un nuovo progetto Node.js con TypeScript, ESLint, Prettier e Jest. Configura correttamente tutti i file di configurazione e aggiungi gli script npm per dev, build, test e lint.I file tsconfig.json, .eslintrc, .prettierrc e jest.config.js hanno funzionato tutti insieme senza conflitti.
Osservazioni
Alcuni elementi sono emersi chiaramente durante i test:
Pianificazione Autopilot: Gemma 4 scompone compiti complessi in fasi. Utilizza agenti di pianificazione per analizzare i requisiti prima di scrivere il codice.
Domande Chiarificatrici: Il modello pone domande intelligenti quando i requisiti sono ambigui.
Qualità del Codice: Il codice generato è pulito e i componenti sono ben organizzati.
Mantenimento del Contesto: Le operazioni su più file funzionano senza problemi.
Velocità: L’inferenza in cloud è rapida.
Considerazioni Finali
Gemma 4 su Claude Code offre velocità e ottime prestazioni. Google ha rilasciato un modello di coding open-source davvero serio.
I benchmark si traducono in prestazioni reali. L’integrazione con Ollama Cloud rimuove la barriera hardware.
Se stavi aspettando un modello Google che funzionasse bene con Claude Code, eccolo qui.
Hai provato Gemma 4 su Claude Code? Fammi sapere la tua esperienza nei commenti qui sotto.
Rimaniamo in contatto!
Se sei nuovo ai miei contenuti, mi chiamo Joe Njenga
Unisciti a migliaia di altri ingegneri del software, esperti di AI e solopreneur che leggono i miei contenuti quotidianamente su Medium e su YouTube dove recensisco gli ultimi strumenti e tendenze dell’ingegneria AI. Se sei curioso di saperne di più sui miei progetti e vuoi ricevere guide e tutorial dettagliati, unisciti a migliaia di altri appassionati di AI nella mia newsletter settimanale AI Software engineer.
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#ai #anthropicClaudeCode #claudeCode #ollama #traduzione📝 Nota sulla traduzione
Questo articolo è stato tradotto automaticamente dall’inglese all’italiano utilizzando intelligenza artificiale.
L’articolo originale è disponibile su: https://medium.com/@joe.njenga/i-tried-gemma-4-on-claude-code-and-found-new-free-google-coding-beast-6d0995ba8645Tutti i diritti sui contenuti originali appartengono ai rispettivi proprietari. Questa traduzione è fornita a scopo informativo e non costituisce un’opera derivata con pretese di originalità.
-
Ho provato Gemma 4 su Claude Code (e ho scoperto la nuova “bestia” gratuita di Google per il coding)
🌐 Traduzione italiana | Articolo originale: I Tried Gemma 4 On Claude Code (And Found New FREE Google Coding Beast)
Questa è una traduzione automatica realizzata con AI. I contenuti e i diritti appartengono all’autore originale.
Immagina di far girare Claude Code con il modello di coding Gemma 4 di Google su una GPU Nvidia: esiste qualcosa di meglio?
Google Gemma 4 è l’ultimo modello di coding AI che sta spopolando, quindi l’ho provato su Claude Code.
E non sono rimasto deluso.
Se hai letto il mio precedente articolo sul rilascio di Gemma 4, saprai che ero già entusiasta del nuovo modello di coding Open-Source di Google.
Ma non avevo potuto testarlo a fondo, poiché far girare il modello da 31B localmente richiede un hardware notevole.
Le cose sono cambiate questa settimana.
Ollama ora esegue Gemma 4 in cloud grazie alla partnership con NVIDIA su GPU Blackwell. Un solo comando e starai programmando con un modello che ottiene un punteggio dell’80% su LiveCodeBench e dell’89,2% su AIME 2026.
Ci stiamo lentamente allontanando dalla necessità di hardware complesso per eseguire i nuovi modelli AI, grazie a Ollama, come ho analizzato nella mia recensione della funzione Ollama Launch.
Per Gemma 4, basta digitare
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloude sei pronto a partire.Ho trascorso alcune ore testando questa combinazione:
La finestra di contesto da 256K gestisce codebase di grandi dimensioni senza necessità di suddivisione (chunking).
Il function calling nativo funziona perfettamente con i workflow agentici di Claude Code.
E la licenza Apache 2.0 significa nessuna restrizione.
In questo articolo, ti guiderò attraverso la configurazione, eseguirò test di programmazione reali e condividerò la mia onesta esperienza con questa combinazione.
Solo un rapido promemoria:
Se sei nuovo ai miei contenuti, ti sei perso un anno di aggiornamenti su Claude Code, in cui ho coperto ogni nuova funzionalità, suggerimento e trucco. Consulta qui l’elenco completo dei tutorial su Claude Code. Seguimi qui su Medium e iscriviti alla mia newsletter Claude Code Masterclass per non perdere i nuovi aggiornamenti.
Gemma 4: Progettata perfettamente per Claude Code
Google ha sviluppato Gemma 4 partendo dalla stessa ricerca alla base di Gemini 3. La differenza è che puoi eseguirla tu stesso, localmente o tramite Ollama Cloud.
Per gli utenti di Claude Code:
Il modello da 31B presenta benchmark di tutto rispetto:
LiveCodeBench v6: 80% — lo stato dell’arte (SOTA) open-source per il coding.
AIME 2026: 89,2% — rispetto al 20,8% di Gemma 3 nello stesso test.
Codeforces ELO: 2150 — livello da programmazione competitiva.
MMLU Pro: 85,2% — eccellente ragionamento generale.
Per contestualizzare, questi numeri fino a pochi mesi fa erano esclusiva dei modelli proprietari di classe “frontier”.
Finestra di Contesto
I modelli da 31B e 26B supportano 256K token. I modelli edge più piccoli, E2B ed E4B, arrivano fino a 128K.
In pratica, puoi passare interi codebase in un singolo prompt senza suddivisioni. Il refactoring multi-file diventa molto più fluido quando il modello può vedere tutto contemporaneamente.
Function Calling Nativo
Gemma 4 supporta l’uso strutturato degli strumenti (tool use) in modo nativo.
Questo è fondamentale per i workflow agentici di Claude Code; il modello può richiamare strumenti esterni, API ed eseguire operazioni multi-step in modo rapido e semplice.
Licenza Apache 2.0
A differenza delle precedenti versioni di Gemma con licenze personalizzate,
Gemma 4 viene rilasciata sotto licenza Apache 2.0. Non ci sono restrizioni sull’uso commerciale, il fine-tuning o l’implementazione. Termini simili a Qwen e alla maggior parte dell’ecosistema open-weight.
Ollama Cloud + Gemma 4 + Claude Code
Questo è esattamente ciò di cui hanno bisogno i programmatori che non dispongono di GPU di fascia alta.
Eseguire il modello da 31B localmente richiede oltre 20GB di VRAM. Il modello 26B MoE ne richiede 18GB. Non tutti dispongono di tale hardware.
Ollama ha collaborato con NVIDIA per far girare Gemma 4 su GPU Blackwell nel cloud. Ottieni l’intero modello da 31B senza i requisiti hardware.
La configurazione richiede un solo comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudI modelli cloud girano automaticamente con la massima lunghezza di contesto. Non è necessario configurare le impostazioni del contesto come faresti per i modelli locali.
Configurazione di Gemma 4 con Claude Code
Gemma 4 è disponibile su Ollama con integrazione cloud. Basta un comando per iniziare.
Prerequisiti
Prima di iniziare, assicurati di avere:
Ollama v0.15+ installato
Claude Code v2.1+ installato
Un account Ollama Cloud
Passaggio 1: Installa Ollama
Se non hai installato Ollama:
Mac:
brew install ollamaLinux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shWindows: Scarica l’installer da ollama.com ed eseguilo.
Verifica l’installazione:
ollama --versionPassaggio 2: Installa Claude Code
Se hai già installato Claude Code, passa al Passaggio 3.
Mac/Linux:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bashWindows PowerShell:
irm https://claude.ai/install.ps1 | iexVerifica l’installazione:
claude --versionDovresti vedere la versione 2.1.92 o successiva.
Passaggio 3: Scarica il modello Gemma 4 Cloud
ollama pull gemma4:31b-cloudI modelli cloud si registrano rapidamente poiché l’inferenza avviene in remoto sulle GPU NVIDIA Blackwell.
Passaggio 4: Avvia Claude Code con Gemma 4
Ecco il comando:
ollama launch claude --model gemma4:31b-cloudOllama gestisce la configurazione delle API dietro le quinte. Non è necessario esportare variabili d’ambiente o impostare manualmente URL di base.
Passaggio 5: Verifica la configurazione
Una volta che Claude Code è in esecuzione, controlla lo stato:
/statusDovresti vedere:
Model: gemma4:31b-cloud
Anthropic base URL: http://127.0.0.1:11434
Auth token: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
Passaggio 5: Prompt di test
Dopo aver confermato che stai utilizzando il modello Gemma 4, puoi eseguire un prompt di test:
Comprendere il Modello Cloud
Gemma 4 su Ollama Cloud viene eseguito in remoto, non localmente.
Ecco cosa significa:
gemma4:31b-cloud: Gira su GPU NVIDIA Blackwell tramite il cloud di Ollama.
Finestra di contesto da 256K: Lunghezza di contesto completa, nessuna configurazione necessaria.
Nessuna GPU locale richiesta: Il lavoro pesante avviene sui server di NVIDIA.
Il tuo codice e i tuoi prompt vengono inviati al cloud per l’elaborazione. Tienilo a mente se stai lavorando su codebase proprietari.
Opzione Modello Locale
Se disponi dell’hardware necessario e preferisci l’inferenza locale:
# Per laptop (10GB+ VRAM) ollama pull gemma4:e4b ollama launch claude --model gemma4:e4b # Per workstation (18GB+ VRAM) ollama pull gemma4:26b ollama launch claude --model gemma4:26b # Per la massima qualità (20GB+ VRAM) ollama pull gemma4:31b ollama launch claude --model gemma4:31bI modelli locali offrono privacy e latenza zero, ma richiedono una quantità significativa di VRAM.
Per una guida completa su Ollama Launch, consulta il mio articolo precedente: I Tested (New) Ollama Launch For Claude Code, Codex, OpenCode (No More Configs)
Test Pratici di Programmazione
Ho eseguito alcuni test per vedere come si comporta Gemma 4 in scenari di coding reali.
Test 1: Creazione di un’app complessa (One-Shot)
Ho usato lo stesso approccio dei miei precedenti articoli su GLM.
Ecco il mio prompt:
Costruiscimi un task tracker in tempo reale con: - Aggiunta di task con titolo, priorità, scadenza e tag - Dashboard che mostra i task per priorità (grafico a barre) e tasso di completamento (anello di progresso) - Filtro dei task per priorità, tag e intervallo di date - Segna come completato con animazione - Interruttore modalità scura/chiara - Interfaccia utente pulita e moderna con Tailwind - Salvataggio nel local storageGemma 4 ha attivato la modalità autopilot e ha utilizzato un agente di pianificazione per scomporre l’attività prima di scrivere qualsiasi riga di codice.
Ha scelto lo stack Vite + React + Tailwind + Recharts. Poi mi ha posto una domanda chiarificatrice su cosa intendessi per “tempo reale”: solo stato della UI, sincronizzazione tra schede o sincronizzazione cloud.
Questo non era qualcosa che avevo chiesto esplicitamente. Il modello ha suddiviso una richiesta complessa in fasi e ha chiesto chiarimenti prima di procedere.
Dopo aver selezionato “Solo stato della UI”, Gemma 4 ha sviluppato l’intera applicazione.
I componenti erano ben organizzati.
I grafici venivano renderizzati correttamente.
La modalità scura ha funzionato al primo colpo.
Risultato one-shot per un’app funzionante con grafici, filtri, animazioni e persistenza nel local storage. La struttura del codice era pulita e le classi Tailwind seguivano pattern coerenti.
Test 2: Operazioni Multi-File
La finestra di contesto da 256K dovrebbe aiutare nel refactoring multi-file.
Ho chiesto a Gemma 4 di rifattorizzare un progetto JavaScript esistente in TypeScript:
Rifattorizza questo progetto per usare TypeScript invece di JavaScript. Aggiorna tutti i file, aggiungi i tipi corretti e assicurati che tutto funzioni ancora.Gemma 4 ha mantenuto il contesto in tutti i file. Quando ha aggiornato le definizioni dei tipi in un file, ha ricordato quei tipi durante l’aggiornamento degli import negli altri file.
Test 3: Operazioni da Terminale
Ho testato la capacità di programmazione basata sul terminale:
Configura un nuovo progetto Node.js con TypeScript, ESLint, Prettier e Jest. Configura correttamente tutti i file di configurazione e aggiungi gli script npm per dev, build, test e lint.I file tsconfig.json, .eslintrc, .prettierrc e jest.config.js hanno funzionato tutti insieme senza conflitti.
Osservazioni
Alcuni elementi sono emersi chiaramente durante i test:
Pianificazione Autopilot: Gemma 4 scompone compiti complessi in fasi. Utilizza agenti di pianificazione per analizzare i requisiti prima di scrivere il codice.
Domande Chiarificatrici: Il modello pone domande intelligenti quando i requisiti sono ambigui.
Qualità del Codice: Il codice generato è pulito e i componenti sono ben organizzati.
Mantenimento del Contesto: Le operazioni su più file funzionano senza problemi.
Velocità: L’inferenza in cloud è rapida.
Considerazioni Finali
Gemma 4 su Claude Code offre velocità e ottime prestazioni. Google ha rilasciato un modello di coding open-source davvero serio.
I benchmark si traducono in prestazioni reali. L’integrazione con Ollama Cloud rimuove la barriera hardware.
Se stavi aspettando un modello Google che funzionasse bene con Claude Code, eccolo qui.
Hai provato Gemma 4 su Claude Code? Fammi sapere la tua esperienza nei commenti qui sotto.
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#ai #anthropicClaudeCode #claudeCode #ollama #traduzione📝 Nota sulla traduzione
Questo articolo è stato tradotto automaticamente dall’inglese all’italiano utilizzando intelligenza artificiale.
L’articolo originale è disponibile su: https://medium.com/@joe.njenga/i-tried-gemma-4-on-claude-code-and-found-new-free-google-coding-beast-6d0995ba8645Tutti i diritti sui contenuti originali appartengono ai rispettivi proprietari. Questa traduzione è fornita a scopo informativo e non costituisce un’opera derivata con pretese di originalità.
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How you can still support the 2024 #NationalDayOfMourning even if you can’t come to #Plymouth
If you are unable to participate directly in the National Day of Mourning in Plymouth, MA, here are seven ways you can stand in solidarity with United American Indians of New England (UAINE) and the National Day of Mourning.
1. Watch the National Day of Mourning livestream from Plymouth beginning at 12 noon on November 28.
2. Help to spread the word about National Day of Mourning on social media. Would you rather support National Day of Mourning in Plymouth than engage in a celebration of white supremacy, the theft of a continent and the genocide of Indigenous peoples? Say why on your Facebook page, Twitter or Instagram account.
3. Donate! You can donate to UAINE here:
https://chuffed.org/project/116129-united-american-indians-of-new-
england-uaine-fundraiserWhile we are grateful for your donations to UAINE, this year we want to urge everyone to make donations to
organizations that are currently able to have a direct impact on Palestinians in Gaza and the West Bank. Here are a few that have been recommended: Palestine Children’s Relief Fund, ANERA, Middle East Children’s Alliance, 1for3.org, Gaza Mental Health Foundation, MSF, Crips for E-sims, CareforGaza.4. Use Thanksgiving Day as a ‘teachable moment’ and educate family and friends. If you gather for a Thanksgiving meal, read aloud to your friends and family about the real history of Thanksgiving and National Day of Mourning before you sit down to eat. Matthew Hughey’s “On Thanksgiving: Why Myths Matter” is one possible text that is just about the right length for a pre-meal reading. You can also read the suppressed speech of Wamsutta Frank James, the founder of National Day of Mourning, and check out the UAINE website. You can watch the livestream from Plymouth. If you or your family members are hungry for more truth-telling, you can recommend books for further reading such as Our
History Is The Future by Nick Estes, An Indigenous Peoples History of the United States by Roxanne Dunbar Ortiz, Lies My Teacher Told Me by James W. Loewen, A People’s History of the United States by Howard Zinn, and David Stannard’s American Holocaust: Columbus and the Conquest of the New World.5. Spread the truth and give the “hidden” story of Thanksgiving a human face by arranging for a member of UAINE to give a talk at a school, church or community center near you. Email [email protected] for more information.
6. Help to champion Indigenous voices by supporting other Indigenous struggles. You can work to free the Native American activist Leonard Peltier freeleonardpeltiernow.org, who has been a political prisoner for 50 years. You can join the fight against racist and demeaning Native sports team mascots, name brands and products. You can support the fight to replace Columbus Day with Indigenous Peoples Day on the 2nd Monday in October. You can amplify Indigenous voices in raising awareness about Missing & Murdered Indigenous Women, Girls, Two-Spirit and Relatives. Check out the UAINE Facebook group and many other social media outlets for information about what is happening in your area and what you can do to help. Express your solidarity, and urge others in your community (trade union, social justice
organization, religious community, etc.) to help, too!7. Support Indigenous climate activists and landback efforts. Indigenous people are on the frontlines defending the water and land from pipelines, fracking, mining and much more. Indigenous peoples throughout the Americas are fighting to stop fossil fuel extraction, megadams and mining and to preserve land, water and treaty rights. Support Indigenous-led climate justice organizations!
http://www.uaine.org/2024_ndom/How%20to%20support%20NDOM%202024.pdf
Livestream link: https://www.youtube.com/live/pdpBNKI31TA
#PlymouthMassachusetts #FreePalestine #FreeLeonardPeltier #FreeGaza #WestBank #ClimateJustice #DayOfMourning #NoDAPL #LandBack #DefendTheSacred #IndigenousClimateActivists #MMIWG #TwoSpirit #NoPipelines #LeaveItInTheGround #ExtractiveMining #NoMiningWithoutConsent #WaterIsLife #HumanRightsAreNeverWrong #LoveYourMotherEarth #ResistWhiteSupremacy #CorporateColonialism #Capitalism
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Noch bis Sonntag steht die interaktive Ausstellung "Stadt in Beton" im Leipzig Nikolaikirchhof: https://correctiv.org/events/2024/09/19/interaktive-ausstellung-zur-flaechenversiegelung-in-leipzig/
In #Leipzig stieg die #Flächenversiegelung zwischen 2018 bis 2024 von 29,2 auf 31,2 Prozent (entspricht 6 km²), wie man der zugehörigen @correctiv_org Auswertung entnehmen kann: https://correctiv.org/aktuelles/2024/10/01/zwischen-asphalt-und-beton-versiegelung-deutscher-staedte-nimmt-zu/
- Station 1 - Auwald: https://correctiv.org/versiegelungsmonitor/2024/10/22/1-station/
- Station 2 - Starkregen: https://correctiv.org/versiegelungsmonitor/2024/10/22/2-station/
- Station 3 - Hitzeinsel Hauptbahnhof: https://correctiv.org/versiegelungsmonitor/2024/10/22/3-station/
- Station 4 - Versiegelung Bürgerbahnhof Plagwitz: https://correctiv.org/versiegelungsmonitor/2024/10/22/4-station/
- Station 5 - Bebauung Jahrtausendfeld: https://correctiv.org/versiegelungsmonitor/2024/10/22/5-station/
- Station 6 - Ohnmacht im Rathaus?: https://correctiv.org/versiegelungsmonitor/2024/10/22/6-station/Für diese Fakten-schaffende Versiegelung im Leipziger Auwald hätte es eigentlich auch noch eine Station geben müssen: https://www.oekoloewe.de/umweltpolitik-naturschutz-detail/stadionumbau-oekoloewe-stellt-fachaufsichtsbeschwerde-gegen-obm-jung.html
Stattdessen bräuchte es eher solche #Tegelwippen (= #Entsiegelung) Initiativen wie in den Niederlanden: https://orf.at/stories/3353827/
Auch wir von Code for Leipzig (https://www.codefor.de/leipzig) hatten mal eine Auswertung der Bebauung über die Jahre gemacht: https://bebauung.codeforleipzig.de
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We have another new feature available for people to use from the AI Horde. This is the capacity to use Layer Diffuse to generate images with a transparent background directly (as opposed to stripping the image background with a post-processor).
As someone who’s dabbled into video game development in the past (which was in fact the reason I started the AI Horde) being able to generate sprites, icons and other assets can be quite useful, so once I saw this breakthrough, it immediately became something I wanted to support.
To use this feature, you simply need to flip on the transparent switch if your UI supports it, and the Horde will do the rest. If you’re an integrator, simply send “transparent: true” in your payload.
Take note that the images generated by this feature will not match the image you get with the same seed when transparency is not used! Don’t expect to take an image you like and remove the background this way. For that you need to use the post-processor approach.
Also keep in mind, not every prompt will work well for a transparent image generation. Experiment and find what works for you.
As part of making this update work, me and Tazlin also developed, discovered and fixed a number of other issues and bugs.
What would be most interesting for you is a slight change on how hires-fix works. I discovered that the implementation we were using was using the same amount of steps for the upscaled denoising which was completely unnecessary and wasting compute. So we now use a smart system which dynamically determines how many steps to use for the hires-fix based on the denoising strength you used for hires-fix and the steps for the main generation, and we also exposed a new key on the API where you can directly pass a hires-fix denoising strength.
The second fix is allowing hires-fix on SDXL models, so now you can try to generate larger SDXL images at the optimal resolution.
Finally there were a lot of other minor tweaks and fixes, primarily in the horde-engine. You can read further for more development details on this feature.
This update required a significant amount of work as it required that we onboard a new comfyUI node. Normally this isn’t difficult, but it turns out this node was automatically downloading its own LoRa models on startup, and those were not handled properly for either storage or memory. Due to the efficiency of the AI Horde worker, we do a lot of model preloading along with some fancy footwork in regards to RAM/VRAM usage.
So to make the new nodes work as expected, I had to reach in and modify the methods which were downloading models so that they use our internal mechanisms such as the model manager. Sadly the model manager wasn’t aware of strange models like layer diffuse, so it required me adding a new catch-all class of the model manager for all future utility models like these.
While waiting for Tazlin to be happy with the stability of the code, we discovered another major problem: The face-fixer post-processors we were using until now had started malfunctioning, and generating faces with a weird gray sheen. After some significant troubleshooting and investigation, we discovered that ComfyUI itself on the latest version had switched to a different internal library which didn’t play well with the custom nodes doing the face-fixing.
First I decided to update the code of the face-fixer nodes we were using, which is harder than it sounds, as it also downloads models automatically on startup, which again needs to be handled properly. Updating the custom nodes fixed the codeformer face-fixer, but gfpgan remained broken and the comfyUI devs mentioned that someone would have to fix it. Unfortunately those nodes didn’t seem to be actively maintained anymore so there was little hope to just wait for a quick fix.
Fortunately another custom node developer had run into the same problems, and created a bespoke solution for gfpgan licensed liberally, which I could copy. I love FOSS!
In the meantime, through our usual beta testing process, we discovered that there were still some funkiness in the new hires-fix approach, and Tazlin along with some power users of the community were able to tweak things so that they could work more optimally.
All in all, quite a bit of effort in the past month for this feature, but now we provide something which along with the embedded QR Code generation, I’ve seen very few other GenAI services provide, if at all.
Will you use the new transparent image generation? If so, let us know how! And remember if you have a decent GPU, you can help other generate images by adding your PC onto the horde!
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How you can still support the 2024 #NationalDayOfMourning even if you can’t come to #Plymouth
If you are unable to participate directly in the National Day of Mourning in Plymouth, MA, here are seven ways you can stand in solidarity with United American Indians of New England (UAINE) and the National Day of Mourning.
1. Watch the National Day of Mourning livestream from Plymouth beginning at 12 noon on November 28.
2. Help to spread the word about National Day of Mourning on social media. Would you rather support National Day of Mourning in Plymouth than engage in a celebration of white supremacy, the theft of a continent and the genocide of Indigenous peoples? Say why on your Facebook page, Twitter or Instagram account.
3. Donate! You can donate to UAINE here:
https://chuffed.org/project/116129-united-american-indians-of-new-
england-uaine-fundraiserWhile we are grateful for your donations to UAINE, this year we want to urge everyone to make donations to
organizations that are currently able to have a direct impact on Palestinians in Gaza and the West Bank. Here are a few that have been recommended: Palestine Children’s Relief Fund, ANERA, Middle East Children’s Alliance, 1for3.org, Gaza Mental Health Foundation, MSF, Crips for E-sims, CareforGaza.4. Use Thanksgiving Day as a ‘teachable moment’ and educate family and friends. If you gather for a Thanksgiving meal, read aloud to your friends and family about the real history of Thanksgiving and National Day of Mourning before you sit down to eat. Matthew Hughey’s “On Thanksgiving: Why Myths Matter” is one possible text that is just about the right length for a pre-meal reading. You can also read the suppressed speech of Wamsutta Frank James, the founder of National Day of Mourning, and check out the UAINE website. You can watch the livestream from Plymouth. If you or your family members are hungry for more truth-telling, you can recommend books for further reading such as Our
History Is The Future by Nick Estes, An Indigenous Peoples History of the United States by Roxanne Dunbar Ortiz, Lies My Teacher Told Me by James W. Loewen, A People’s History of the United States by Howard Zinn, and David Stannard’s American Holocaust: Columbus and the Conquest of the New World.5. Spread the truth and give the “hidden” story of Thanksgiving a human face by arranging for a member of UAINE to give a talk at a school, church or community center near you. Email [email protected] for more information.
6. Help to champion Indigenous voices by supporting other Indigenous struggles. You can work to free the Native American activist Leonard Peltier freeleonardpeltiernow.org, who has been a political prisoner for 50 years. You can join the fight against racist and demeaning Native sports team mascots, name brands and products. You can support the fight to replace Columbus Day with Indigenous Peoples Day on the 2nd Monday in October. You can amplify Indigenous voices in raising awareness about Missing & Murdered Indigenous Women, Girls, Two-Spirit and Relatives. Check out the UAINE Facebook group and many other social media outlets for information about what is happening in your area and what you can do to help. Express your solidarity, and urge others in your community (trade union, social justice
organization, religious community, etc.) to help, too!7. Support Indigenous climate activists and landback efforts. Indigenous people are on the frontlines defending the water and land from pipelines, fracking, mining and much more. Indigenous peoples throughout the Americas are fighting to stop fossil fuel extraction, megadams and mining and to preserve land, water and treaty rights. Support Indigenous-led climate justice organizations!
http://www.uaine.org/2024_ndom/How%20to%20support%20NDOM%202024.pdf
Livestream link: https://www.youtube.com/live/pdpBNKI31TA
#PlymouthMassachusetts #FreePalestine #FreeLeonardPeltier #FreeGaza #WestBank #ClimateJustice #DayOfMourning #NoDAPL #LandBack #DefendTheSacred #IndigenousClimateActivists #MMIWG #TwoSpirit #NoPipelines #LeaveItInTheGround #ExtractiveMining #NoMiningWithoutConsent #WaterIsLife #HumanRightsAreNeverWrong #LoveYourMotherEarth #ResistWhiteSupremacy #CorporateColonialism #Capitalism
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How you can still support the 2024 #NationalDayOfMourning even if you can’t come to #Plymouth
If you are unable to participate directly in the National Day of Mourning in Plymouth, MA, here are seven ways you can stand in solidarity with United American Indians of New England (UAINE) and the National Day of Mourning.
1. Watch the National Day of Mourning livestream from Plymouth beginning at 12 noon on November 28.
2. Help to spread the word about National Day of Mourning on social media. Would you rather support National Day of Mourning in Plymouth than engage in a celebration of white supremacy, the theft of a continent and the genocide of Indigenous peoples? Say why on your Facebook page, Twitter or Instagram account.
3. Donate! You can donate to UAINE here:
https://chuffed.org/project/116129-united-american-indians-of-new-
england-uaine-fundraiserWhile we are grateful for your donations to UAINE, this year we want to urge everyone to make donations to
organizations that are currently able to have a direct impact on Palestinians in Gaza and the West Bank. Here are a few that have been recommended: Palestine Children’s Relief Fund, ANERA, Middle East Children’s Alliance, 1for3.org, Gaza Mental Health Foundation, MSF, Crips for E-sims, CareforGaza.4. Use Thanksgiving Day as a ‘teachable moment’ and educate family and friends. If you gather for a Thanksgiving meal, read aloud to your friends and family about the real history of Thanksgiving and National Day of Mourning before you sit down to eat. Matthew Hughey’s “On Thanksgiving: Why Myths Matter” is one possible text that is just about the right length for a pre-meal reading. You can also read the suppressed speech of Wamsutta Frank James, the founder of National Day of Mourning, and check out the UAINE website. You can watch the livestream from Plymouth. If you or your family members are hungry for more truth-telling, you can recommend books for further reading such as Our
History Is The Future by Nick Estes, An Indigenous Peoples History of the United States by Roxanne Dunbar Ortiz, Lies My Teacher Told Me by James W. Loewen, A People’s History of the United States by Howard Zinn, and David Stannard’s American Holocaust: Columbus and the Conquest of the New World.5. Spread the truth and give the “hidden” story of Thanksgiving a human face by arranging for a member of UAINE to give a talk at a school, church or community center near you. Email [email protected] for more information.
6. Help to champion Indigenous voices by supporting other Indigenous struggles. You can work to free the Native American activist Leonard Peltier freeleonardpeltiernow.org, who has been a political prisoner for 50 years. You can join the fight against racist and demeaning Native sports team mascots, name brands and products. You can support the fight to replace Columbus Day with Indigenous Peoples Day on the 2nd Monday in October. You can amplify Indigenous voices in raising awareness about Missing & Murdered Indigenous Women, Girls, Two-Spirit and Relatives. Check out the UAINE Facebook group and many other social media outlets for information about what is happening in your area and what you can do to help. Express your solidarity, and urge others in your community (trade union, social justice
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#PlymouthMassachusetts #FreePalestine #FreeLeonardPeltier #FreeGaza #WestBank #ClimateJustice #DayOfMourning #NoDAPL #LandBack #DefendTheSacred #IndigenousClimateActivists #MMIWG #TwoSpirit #NoPipelines #LeaveItInTheGround #ExtractiveMining #NoMiningWithoutConsent #WaterIsLife #HumanRightsAreNeverWrong #LoveYourMotherEarth #ResistWhiteSupremacy #CorporateColonialism #Capitalism