Google DeepMind 再次掀起 AI 界的狂潮，正式推出 Gemma 3 ——一款轻量级但性能炸裂的开源 AI 模型。这款模型不仅沿袭了 Gemini 2.0 的前沿技术，还专为 单 GPU/TPU 设备 设计，无论是手机、笔记本，还是工作站，都能流畅运行。
过去一年，Gemma 生态（Gemmaverse）已经收获了 超 1 亿次下载，衍生出 6 万多个变体，成为开源 AI 领域的顶流。如今，Gemma 3 进一步升级，带来了 1B、4B、12B 和 27B 四种规格，开发者可以根据硬件和性能需求自由选择。
Gemma 3 新功能抢先看
🔥 全球最强单加速器模型：在 LMArena 排行榜的人类偏好测试中，Gemma 3 完胜 Llama-405B、DeepSeek-V3 和 o3-mini，成为同规格 AI 领域的佼佼者。
🌍 140 种语言支持：开箱即用支持 35+ 语言，预训练支持 140+ 语言，助力全球化 AI 应用。
🖼 文本+视觉推理：支持文本、图像、短视频分析，适用于交互式 AI 应用。
📜 超长上下文处理：128K token 上下文窗口，让 AI 代理轻松理解和处理海量信息。
🛠 函数调用+结构化输出：支持自动化任务和 AI 代理开发，让 AI 真正动起来！
⚡ 高性能量化模型：官方量化版降低计算需求，同时保持高准确率，让 AI 跑得更快。
💡 超强性价比：在 Chatbot Arena Elo 排行榜上，Gemma 3 27B 仅需 1 块 GPU 即可运行，而部分竞品则需要 32 块 H100 才能达到类似性能。
安全性升级：Gemma 3 开发全程严控风险
Google DeepMind 在 Gemma 3 的开发过程中，实施了 严格的数据治理、模型对齐和安全基准测试，尤其关注 STEM 领域的误用风险。结果显示，Gemma 3 在应对潜在危害（如化学合成等）方面风险较低。
未来，随着 AI 变得越来越强大，行业需要 共同制定与风险匹配的安全标准，确保 AI 既创新又安全。
ShieldGemma 2：内置图像安全防护
为了强化 AI 视觉应用的安全性，Google DeepMind 还发布了 ShieldGemma 2，一款 基于 Gemma 3 的 4B 规模图像安全检测模型。
🛡 自动检测 3 类风险：危险内容、色情内容和暴力内容。
⚙ 可自定义：开发者可根据业务需求调整检测标准。
💪 高效轻量：继承 Gemma 3 体系架构，保证高性能低成本。
开发者友好，兼容主流 AI 工具
Gemma 3 可无缝集成到各种开发环境中，包括：
- 支持的框架：Hugging Face Transformers、PyTorch、JAX、Keras、Ollama、Google AI Edge、UnSloth、vLLM、Gemma.cpp
- 即刻上手：可在 Google AI Studio 直接体验，也可通过 Kaggle、Hugging Face 下载模型
- 个性化定制：支持 Google Colab、Vertex AI，甚至 游戏 GPU 上的微调训练
- 灵活部署：可运行于 Vertex AI、Cloud Run、Google GenAI API、本地环境等
- NVIDIA 深度优化：支持从 Jetson Nano 到最新 Blackwell GPU，Gemma 3 现已加入 NVIDIA API 目录，可一键调用
此外，Gemma 3 还优化支持 Google Cloud TPU，并兼容 AMD GPU（基于 ROCm 开源框架），甚至 CPU 端也可用 Gemma.cpp 直接运行。
Gemmaverse：开源生态持续扩展
目前，全球开发者已基于 Gemma 打造了大量垂直应用，例如：
🌏 SEA-LION v3：AI Singapore 开发，促进东南亚多语言交流
🇧🇬 BgGPT：INSAIT 研究团队推出，专注于保加利亚语处理
🎵 OmniAudio：Nexa AI 研发，将 AI 音频处理能力带入日常设备
学术界福利：Gemma 3 研究基金开放申请
Google DeepMind 推出 Gemma 3 学术计划，为学者提供 $10,000 Google Cloud 计算资源 资助，助力前沿 AI 研究。申请通道已开放，四周内可提交！
立即体验 Gemma 3！
🔹 零门槛试玩：在 Google AI Studio 直接体验 Gemma 3 全精度推理 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemma-3-27b-it
🔹 开发者 API：获取 API Key，在 Google GenAI SDK 中调用 Gemma 3
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/sdks
🔹 本地运行：下载 Gemma 3 模型，部署到你的 GPU/TPU 设备上
Gemma 3 正式上线，现在就去试试吧！ 🚀