作者 / Clement Farabet, VP of Research, Google DeepMind; Tris Warkentin, Director, Google DeepMind

Gemma 開放模型系列是 Google 推動(dòng)實(shí)用 AI 技術(shù)普惠大眾的重要基石。上個(gè)月，Gemma 迎來了首個(gè)生日。回望過去一年，其成果斐然：全球下載量突破 1 億，社區(qū)欣欣向榮，衍生模型超過 6 萬個(gè)1。Gemma 生態(tài)的蓬勃發(fā)展，不斷激發(fā)我們的創(chuàng)新熱情。

Gemma 生態(tài)

我們在全球推出 Gemma 3，一系列基于 Gemini 2.0 模型同源技術(shù)打造的輕量級、先進(jìn)開放模型。它們是 Google 迄今為止在性能、可移植性和社會(huì)責(zé)任方面表現(xiàn)最出色的開放模型。Gemma 3 專為設(shè)備端高效運(yùn)行而設(shè)計(jì)，讓手機(jī)、筆記本或工作站都能輕松駕馭，助力開發(fā)者隨心打造 AI 應(yīng)用。Gemma 3 提供 1B、4B、12B 和 27B 等多種規(guī)格，適合不同的硬件和性能需求。

接下來，我們將深入剖析 Gemma 3 的強(qiáng)大之處，為你介紹全新的 ShieldGemma 2，并引導(dǎo)你融入日益壯大的 Gemma 生態(tài)。

Gemma 3 為開發(fā)者解鎖更多創(chuàng)新可能

領(lǐng)先的單加速器模型：Gemma 3 以小巧的體積，實(shí)現(xiàn)頂尖的性能。它超越了 Llama-405B、DeepSeek-V3 和 o3-mini，在 LMArena 的初步人類偏好評估中名列前茅，可助力你在單 GPU 或 TPU 環(huán)境下，打造令人驚艷的用戶體驗(yàn)。

140 種語言，全球暢行：打造能與你的用戶無礙溝通的應(yīng)用。Gemma 3 開箱即支持超過 35 種語言，并針對 140 多種語言進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。

強(qiáng)大的文本和視覺推理能力：輕松打造能深度解析圖片、文本和短視頻的應(yīng)用，開啟智能交互的無限潛能。

更大上下文窗口，駕馭復(fù)雜任務(wù)：Gemma 3 支持 128k token 的上下文窗口，助力你的應(yīng)用深度理解和處理大量信息。

支持函數(shù)調(diào)用，構(gòu)建智能 AI 工作流：Gemma 3 支持函數(shù)調(diào)用和結(jié)構(gòu)化輸出，助你實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化，構(gòu)建智能 "代理"。

量化模型，更快實(shí)現(xiàn)卓越性能：Gemma 3 提供官方量化版本，在保證精度的前提下，有效降低模型體積和計(jì)算資源消耗。

此圖展示了多款 AI 模型在 Chatbot Arena Elo 評分體系中的排名，分?jǐn)?shù) (頂部數(shù)值) 越高，代表用戶偏好度越高。底部的圓點(diǎn)代表預(yù)估的 NVIDIA H1 00 GPU 需求量。Gemma 3 27B 模型表現(xiàn)優(yōu)異，僅需單個(gè) GPU 即可運(yùn)行，而其他模型最多需要 32 個(gè)。

若想深入了解這些強(qiáng)大功能背后的技術(shù)細(xì)節(jié)，以及對我們所用的負(fù)責(zé)任開發(fā)方法的全面解讀，請參閱 Gemma 3 技術(shù)報(bào)告。

以嚴(yán)格的安全規(guī)范，負(fù)責(zé)任地打造 Gemma 3

我們堅(jiān)信，開放模型必須經(jīng)過嚴(yán)密的風(fēng)險(xiǎn)評估。我們的策略是在創(chuàng)新與安全之間取得平衡，并依據(jù)模型性能調(diào)整測試力度。Gemma 3 的研發(fā)過程融入了完善的數(shù)據(jù)治理，通過精細(xì)調(diào)校和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕鶞?zhǔn)測試，確保其與我們的安全準(zhǔn)則高度契合。盡管對更強(qiáng)大模型的深入測試，往往能為我們評估較弱模型提供參考，但鑒于 Gemma 3 在 STEM 領(lǐng)域的顯著提升，我們特別針對其在有害內(nèi)容生成方面的潛在濫用風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行了專項(xiàng)評估。結(jié)果顯示，該風(fēng)險(xiǎn)處于較低水平。

隨著業(yè)界不斷涌現(xiàn)更強(qiáng)大的模型，我們亟需共同探索與風(fēng)險(xiǎn)相匹配的安全策略。我們將持續(xù)學(xué)習(xí)，并不斷優(yōu)化開放模型的安全實(shí)踐。

ShieldGemma 2：圖像應(yīng)用的內(nèi)置安全屏障

在 Gemma 3 發(fā)布之際，我們還同步推出了 ShieldGemma 2，一款基于 Gemma 3 架構(gòu)的強(qiáng)大 4B 圖像安全檢測工具。ShieldGemma 2 提供開箱即用的圖像安全解決方案，針對危險(xiǎn)內(nèi)容、色情內(nèi)容和暴力內(nèi)容三大類別，輸出安全標(biāo)簽。開發(fā)者可根據(jù)自身需求和用戶偏好，對 ShieldGemma 進(jìn)行深度定制。ShieldGemma 2 秉承開放理念，賦予開發(fā)者充分的靈活性和掌控力，并依托 Gemma 3 架構(gòu)的高效性能，推動(dòng)負(fù)責(zé)任的 AI 開發(fā)。

與你熟悉的工具無縫集成

Gemma 3 和 ShieldGemma 2 能夠無縫集成到你現(xiàn)有的工作流程中：

使用喜愛的工具進(jìn)行開發(fā)：Gemma 3 和 ShieldGemma 2 全面支持 Hugging Face Transformers、Ollama、JAX、Keras、PyTorch、Google AI Edge、UnSloth、vLLM 和 Gemma.cpp，讓你隨心選擇最適合項(xiàng)目需求的開發(fā)工具。

秒速上手，即刻開始試驗(yàn)：立即體驗(yàn) Gemma 3，開啟開發(fā)進(jìn)程。你可以在 Google AI Studio 中盡情探索其強(qiáng)大功能，或通過 Kaggle 或 Hugging Face 下載模型。

個(gè)性定制，滿足獨(dú)特需求：Gemma 3 的代碼庫重構(gòu)升級，提供高效微調(diào)和推理的實(shí)用方案。你可以在 Google Colab、Vertex AI，甚至游戲顯卡等你偏好的平臺(tái)上，對模型進(jìn)行訓(xùn)練和適配。

靈活部署，方案隨心選擇：Gemma 3 支持多種部署方式，涵蓋 Vertex AI、Cloud Run、Google GenAI API、本地環(huán)境及其他平臺(tái)，讓你根據(jù)應(yīng)用和架構(gòu)需求，自由選擇最佳部署方案。

NVIDIA GPU 優(yōu)化，盡享卓越性能：NVIDIA 直接對 Gemma 3 模型進(jìn)行了深度優(yōu)化，確保你在從 Jetson Nano 到最新 Blackwell 芯片的各類 GPU 上，都能獲得最佳性能。

Gemma 3 現(xiàn)已入駐 NVIDIA API Catalog，只需一次 API 調(diào)用，即可快速構(gòu)建原型。

跨越多種硬件平臺(tái)，加速 AI 開發(fā)進(jìn)程：Gemma 3 不僅針對 Google Cloud TPU 做了深度優(yōu)化，還通過開源 ROCm 堆棧與 AMD GPU 實(shí)現(xiàn)了集成。對于 CPU 環(huán)境，Gemma.cpp 提供了直接高效的解決方案。

模型與工具構(gòu)筑的 "Gemma 宇宙"

Gemma 生態(tài)是一個(gè)由社區(qū)共建的龐大體系，匯聚了眾多 Gemma 模型與工具，為創(chuàng)新提供源源不斷的動(dòng)力。例如，AI Singapore 的 SEA-LION v3 致力于消除語言隔閡，促進(jìn)東南亞地區(qū)的交流;INSAIT 的 BgGPT 是首款以保加利亞語為核心的大語言模型，充分展現(xiàn)了 Gemma 卓越的多語言能力;Nexa AI 的 OmniAudio 則揭示了設(shè)備端 AI 的無限潛力，將先進(jìn)的音頻處理能力帶入人們的日常生活。

為助力學(xué)術(shù)研究的創(chuàng)新突破，我們正式啟動(dòng)了 Gemma 3 學(xué)術(shù)計(jì)劃。學(xué)術(shù)研究人員可申請價(jià)值 1 萬美元的 Google Cloud 抵用金，加速基于 Gemma 3 的研究進(jìn)程。申請通道即日開啟，持續(xù)四周。歡迎訪問我們的網(wǎng)站提交申請。

即刻開啟 Gemma 3 探索之旅

秉承我們對普及優(yōu)質(zhì) AI 的不懈追求，Gemma 3 應(yīng)運(yùn)而生，開啟全新篇章。準(zhǔn)備好探索 Gemma 3 的強(qiáng)大功能了嗎?請參考以下入門指南：

去上手探索

通過 Google AI Studio，無需任何設(shè)置，即可在瀏覽器中直接體驗(yàn)全精度的 Gemma 3。

在 Google AI Studio 中獲取 API 密鑰，然后通過 Google GenAI SDK 輕松調(diào)用 Gemma 3。

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/sdks

定制和開發(fā)

從 Hugging Face、Ollama 或 Kaggle 下載 Gemma 3 模型。

利用 Hugging Face 的 Transformers 庫，或使用你偏好的開發(fā)環(huán)境，輕松對模型進(jìn)行微調(diào)和適配，使其滿足你的獨(dú)特需求。

部署和拓展

利用 Vertex AI，將你的 Gemma 3 定制成果大規(guī)模推向商業(yè)應(yīng)用。

使用 Ollama，在 Cloud Run 上進(jìn)行推理運(yùn)算。

通過 NVIDIA API Catalog 上手使用 NVIDIA NIM 推理微服務(wù)。