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Gemma 3 提供了多种规模的模型选择——参数分别为 10 亿、40 亿、120 亿和 270 亿，开发者可以根据自己的硬件条件和性能需求灵活挑选。这些模型即便在普通计算设备上也能快速运行，同时保证功能和精度不受影响。

• 单卡性能王者：Gemma 3 在单卡模型中树立了新标杆。在 LMArena 的聊天机器人基准测试中，它击败了包括 Llama-405B、DeepSeek-V3 和 o3-mini 在内的竞争对手。
  

• 支持 140 多种语言：为了服务全球用户，Gemma 3 内置了对超过 140 种语言的预训练能力。开发者可以打造出更适合用户母语交流的应用，极大拓展项目的全球影响力。

• 高级文本与视觉分析：凭借先进的文本、图像和短视频推理能力，开发者可以用 Gemma 3 开发出互动性强、智能化的应用，覆盖从内容分析到创意流程的多种场景。

• 超大上下文窗口：Gemma 3 提供高达 12.8 万 token 的上下文窗口，能分析和整合大规模数据集，非常适合需要深度内容理解的应用。

• 自动化工作流的功能调用：通过支持功能调用，开发者可以利用结构化输出轻松实现流程自动化，打造智能代理系统。

• 轻量级量化模型：Gemma 3 推出了官方量化版本，在大幅缩小模型体积的同时保持输出精度，这对优化移动设备或资源有限环境的应用尤为有利。

Gemma 3 的另一大优势：无缝融入开发者现有工作流。它能灵活适应开发者已有的工作流程，让开发过程更加顺畅，具体包括：

• 兼容多种工具：Gemma 3 支持众多主流 AI 库和工具，比如 Hugging Face Transformers、JAX、PyTorch 以及 Google AI Edge。如果需要优化部署，Vertex AI 和 Google Colab 等平台能让开发者轻松上手，几乎无需额外配置。

• NVIDIA 性能优化：无论用户是用入门级的 Jetson Nano GPU，还是顶尖的 Blackwell 芯片，Gemma 3 都能发挥出最佳性能。通过 NVIDIA API Catalog 的支持，整个优化过程变得更加简单。

• 广泛的硬件支持：除了 NVIDIA，Gemma 3 还能通过 ROCm 技术栈与 AMD GPU 兼容，甚至还能用 Gemma.cpp 在 CPU 上运行，适应性极强。

如果想马上尝试，开发者可以通过 Hugging Face 或 Kaggle 等平台直接使用 Gemma 3 模型，或者借助 Google AI Studio 在浏览器中快速部署。

Gemma 3 的开发团队采取了严格的管理策略，通过精细调整和强有力的基准测试，确保模型符合伦理规范。

鉴于该模型在 STEM（科学、技术、工程和数学）领域能力大幅提升，团队特别进行了针对性评估，以降低其被滥用的风险，比如生成有害物质。

谷歌呼吁行业内共同努力，为日益强大的模型打造适度的安全框架。

为了履行自己的责任，谷歌推出了 ShieldGemma 2，一款拥有 40 亿参数的图像安全检查工具，基于 Gemma 3 架构开发，能为危险内容、露骨材料和暴力等类别生成安全标签。它不仅提供了开箱即用的解决方案，开发者还可以根据具体的安全需求对工具进行定制。

“Gemmaverse”不仅是一个技术生态系统，更是一场社区驱动的运动。像 AI Singapore 的 SEA-LION v3、INSAIT 的 BgGPT，以及 Nexa AI 的 OmniAudio 这样的项目，都展现了这个生态系统内协作的巨大力量。

原文来源于：

1.https://www.artificialintelligence-news.com/news/gemma-3-google-launches-its-latest-open-ai-models/

中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。

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