在人工智能領域，谷歌一直是技術革新的引領者。2025 年 3 月 12 日，谷歌正式發布了最新的開源 AI 模型——Gemma 3。這款模型不僅繼承了 Gemini 2.0 的強大技術基礎，還針對輕量級應用場景進行了深度優化，讓開發者能夠在手機、筆記本電腦甚至工作站上快速運行 AI 應用。Gemma 3 的出現，無疑是 AI 領域的一次重大突破，它用實際行動證明了“小而美”的模型同樣可以擁有強大的性能。

一、Gemma 3：小模型，大能量

（一）多尺寸選擇，適配多種硬件

Gemma 3 提供了四種不同規模的模型版本：1B（10 億參數）、4B（40 億參數）、12B（120 億參數）和 27B（270 億參數）。開發者可以根據自身設備的硬件條件和性能需求，靈活選擇最適合的版本。無論你是用一臺普通的手機，還是一臺高性能的工作站，Gemma 3 都能完美適配。這種多樣化的選擇，讓更多的開發者能夠輕松接入 AI 技術，而無需擔心硬件限制。

（二）性能卓越，超越大模型

盡管體積小巧，但 Gemma 3 的性能卻毫不遜色。在 Chatbot Arena 的 Elo 分數測試中，Gemma 3 的 27B 版本排名第二，僅次于 DeepSeek-R1，甚至超過了 Llama-405B、DeepSeek v3、OpenAI 的 o3-mini 和 Mistral Large 等知名大模型。谷歌聲稱，Gemma 3 是“世界上最好的單加速器模型”，僅需單個 GPU 即可運行，而其他模型可能需要多達 32 個 GPU。這種高效的性能表現，不僅降低了硬件成本，還減少了能源消耗，讓 AI 的應用更加環保。

（三）多語言支持與多模態能力

Gemma 3 支持超過 35 種語言，并對 140 多種語言提供預訓練支持。這意味著開發者可以輕松構建能夠與全球用戶無障礙交流的應用。此外，Gemma 3 還具備強大的多模態能力，能夠同時處理文本、圖像和短視頻內容。這種多模態設計為開發者帶來了更多可能性，比如開發智能圖像識別工具、多語言翻譯應用，甚至是結合視覺和語言的交互式應用。

二、架構優化：讓效率與性能兼得

（一）長上下文窗口與注意力機制改進

Gemma 3 的上下文窗口長度達到了驚人的 128K tokens（1B 版本為 32K tokens），這使得它能夠處理和理解更長的文本內容。為了應對長上下文帶來的計算挑戰，谷歌采用了 5:1 的局部/全局層交錯機制。具體來說，每 5 層局部注意力層后接 1 層全局注意力層。局部注意力層的跨度僅為 1024 個 tokens，大大減少了 KV 緩存的內存需求。這種設計不僅提高了計算效率，還讓模型在處理長文本時更加靈活。

（二）預訓練優化與多語言能力提升

Gemma 3 在預訓練階段進行了大量優化。它采用了與 Gemini 2.0 相同的 SentencePiece 分詞器，詞匯表規模達到 262K，并針對非英語語言進行了平衡優化。此外，Gemma 3 重新設計了數據混合策略，大幅增加了多語言數據和圖像數據的訓練量。27B 模型使用了 14 萬億 tokens 進行預訓練，12B 模型使用 12 萬億 tokens，4B 模型使用 4 萬億 tokens，1B 模型使用 2 萬億 tokens。這種大規模的多語言預訓練讓 Gemma 3 在處理多語言任務時表現得更加出色。

（三）視覺模態的創新設計

Gemma 3 的視覺模態采用了 SigLIP 作為圖像編碼器，能夠將圖像編碼成可由語言模型處理的 token。為了更好地處理不同尺寸的圖像，Gemma 3 采用了“平移掃描”算法，將圖像進行適應性裁剪后再編碼。這種設計不僅保留了圖像的細節，還讓模型能夠更高效地處理視覺信息。

三、開發與部署：無縫集成與靈活部署

Gemma 3 與 Hugging Face Transformers、Ollama、JAX、Keras、PyTorch 等主流開發者工具深度集成。開發者可以通過 Google AI Studio、Hugging Face 或 Kaggle 快速訪問和使用 Gemma 3。無論是進行模型微調，還是直接部署到生產環境，Gemma 3 都提供了靈活的選項。公司和開發者還可以通過 AI Studio 請求訪問 Gemma 3 API，進一步拓展其應用場景。

四、網友熱議：谷歌又一次“驚艷全場”

Gemma 3 的發布迅速引發了開發者社區的熱議。在 Hacker News 和 Reddit 等平臺上，網友們紛紛對谷歌的技術創新表示驚嘆。有網友表示：“27B 模型就能擊敗 Claude 3.7 Sonnet，這簡直太瘋狂了！”還有開發者對谷歌的開源策略表示贊賞，認為這種開放模式不僅能夠讓社區參與模型的改進，還能提升模型的安全性和可靠性。

谷歌 Gemma 團隊成員 alekandreev 在 Hacker News 上回復用戶提問時提到，Gemma 3 的模型大小是根據不同設備類別（如低端和高端智能手機、筆記本電腦、16GB GPU 等）來確定的。此外，Gemma 3 的訓練采用了知識蒸餾技術，通過從更大的教師模型中學習，讓小模型也能具備強大的性能。

五、小模型與蒸餾工藝的崛起

自谷歌 2024 年 2 月首次發布 Gemma 以來，小型語言模型（SLM）逐漸受到更多關注。與傳統的大語言模型相比，小模型在特定任務中表現出色，尤其是在資源有限的環境中。例如，在簡單的代碼編輯器或特定領域的任務中，小模型可以更高效地完成任務，而不會造成資源浪費或過度擬合。

蒸餾工藝作為一種將大型模型的知識轉移到小型模型的技術，正在成為企業優化 AI 部署的重要手段。通過蒸餾，企業可以創建更小、更高效的模型版本，同時保留原始模型的性能。然而，Gemma 并非 Gemini 2.0 的蒸餾版本，而是基于相同的數據集和架構獨立訓練的。這種設計讓 Gemma 3 在性能和效率上達到了帕累托最優。

六、結語

Gemma 3 的出現，標志著 AI 模型正在進入一個“小而美”的新時代。它不僅用事實證明了小模型可以擁有強大的性能，還為開發者提供了一個高效、靈活且易于部署的工具。無論是個人開發者，還是企業團隊，都可以通過 Gemma 3 快速將 AI 能力集成到自己的產品中。未來，隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，Gemma 3 將會帶來更多驚喜，推動 AI 技術在更多領域落地生根。

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/y1_xBrM_rosn_DKQi4uFmA??