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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">Gemma 3 横空发布，ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">单卡AI性能显著提升！ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">128K超长上下文，ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">多语言多模态进化，ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">量化技术加持。Gemma 3ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">重新定义轻量级 AI 模型。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding: 0.3em 1.2em;color: rgb(255, 255, 255);background: rgb(15, 76, 129);border-radius: 8px 24px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.06) 0px 2px 6px;">Gemma 3：轻量级AI性能新高度ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">Gemma 家族迎来一周年，Google DeepMind 发布ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">Gemma 3。 Gemma 3 源于 Gemini 2.0 技术，更ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(15, 76, 129);">先进、便携、负责任，旨在降低AI应用门槛，助力开发者在各类设备上构建强大 AI 应用。 Gemma 3 提供 1B, 4B, 12B 和 27B多尺寸版本，灵活适配不同硬件及应用需求。
Gemma 3 如何实现 “轻量级 AI 性能新高度”？ 其单卡 AI 性能突破体现在哪些关键技术？ 本文将深入解析 Gemma 3 的核心技术。 Gemma 3 核心技术解析Gemma 3 性能提升源于多项技术创新，在模型架构、多模态能力、量化技术和长上下文处理等方面均有突破。 创新架构：Local/Global Attention 提升效率为解决 Transformer 模型处理长文本时的 KV-cache 内存瓶颈，Gemma 3 创新性地采用了Local/Global Attention 混合机制。 模型结构上，Gemma 3 由交替堆叠的 Local Attention 层与 Global Attention 层构成，其中Local Attention 层的滑动窗口大小被限制为 1024 tokens。
图 : 模型与 KV 缓存内存对比 。在 32k 上下文长度下，Gemma 3 配置显著降低 KV 缓存内存占用。
图 2: 模型与 KV 缓存内存对比 (Figure 5)。在 32k 上下文长度下，Gemma 3 配置显著降低 KV 缓存内存占用。
得益于 Local/Global Attention 机制，Gemma 3有效降低了 KV-cache 内存开销，实测在 32k 上下文长度下，内存占用降低超过 45%。 同时，实验表明该架构对模型性能影响甚微，实现了效率与性能的平衡，为模型长上下文应用奠定基础。 多模态视觉：SigLIP 与 Pan & Scan 融合Gemma 3 集成了SigLIP Vision Encoder，从而具备多模态视觉理解能力。 Gemma 3 选用400M 参数的 SigLIP 变体作为视觉编码器，可将图像编码为 soft tokens，并融入语言模型进行多模态信息处理与推理。
图 : Gemma 3 27B IT 模型视觉交互示例。展示模型处理图像并进行多轮对话的能力。为提升模型对不同图像分辨率和长宽比的适应性，Gemma 3 采用了Pan & Scan (P&S) 技术。 P&S 技术支持模型自适应处理不同尺寸图像，保证视觉输入质量，提升多模态应用的灵活性。 量化技术：QAT 实现轻量高效Gemma 3 采用了Quantization Aware Training (QAT) 量化感知训练技术，并官方发布了量化模型版本。 QAT 技术的核心在于在模型训练阶段即引入量化考量，优化模型参数，从而在量化压缩模型体积的同时，最大限度降低精度损失，实现模型轻量化与高性能的平衡。 图 : 原始 (bfloat16) 和量化 checkpoints 内存占用对比。展示了不同量化格式下，模型权重和 KV 缓存内存占用的降低效果。Gemma 3 提供per-channel int4,per-block int4, 和switched fp8等多种量化格式，满足不同部署需求。 量化后的 Gemma 3 模型，在模型体积和内存占用显著降低的同时，依然能够保持较高精度，使得消费级硬件上部署高性能 AI 模型成为可能。 超长上下文：128K tokens 扩展应用场景Gemma 3 的上下文窗口长度扩展至 128K tokens(1B 模型为 32K)，这意味着模型可以单次处理约 9.6 万汉字的长文本内容。 
图 : KV 缓存内存与上下文长度关系 。Gemma 3 架构在长上下文下具备显著内存优势。128K 超长上下文为 Gemma 3 带来了更广阔的应用前景，使其能够胜任长篇问答、文档摘要、复杂推理等需要处理大量上下文信息的任务。RoPE 频率调整等技术为 Gemma 3 实现128K 长上下文提供了有力支撑。 Function Calling：构建智能 Agent 的基石Gemma 3支持 Function Calling 功能，允许模型调用外部函数或 API，拓展模型功能，实现与外部数据和系统的联动。 例如，开发者可以利用 Function Calling 功能，让 Gemma 3 调用搜索引擎 API 获取实时信息，或调用日历、天气 API 等工具。 此外，Gemma 3 还支持 structured output (结构化输出)，能够输出 JSON, XML 等结构化数据，为开发者构建智能 Agent 和自动化工作流提供了便捷支持。 Gemma 3 的全球化与多场景应用Gemma 3 凭借其技术优势，将在全球化和多场景应用中展现巨大潜力。 140+ 语言支持：打造全球通用AIGemma 3 具备强大的多语言能力，支持超过 140 种语言，并对35 种以上语言提供开箱即用支持，语言覆盖范围十分广泛。 这得益于训练数据中多语言数据的占比提升以及高效的语言采样策略。 同时，Gemma 3 采用的 SentencePiece tokenizer 也更好地兼顾了非英语语言的处理。 多语言支持赋予 Gemma 3 服务全球用户的能力，使其能够应用于跨语言交流、内容本地化等多种场景。 完善的工具链与开放生态Gemma 3 致力于构建开放的生态系统，提供完善的工具链支持，能够无缝集成到开发者现有工作流中。 Gemma 3 兼容Hugging Face Transformers, Ollama, JAX, Keras, PyTorch等主流开发工具和框架，方便开发者快速上手。 Gemma 3 提供灵活多样的部署选项，并针对NVIDIA GPUs, Google Cloud TPUs, AMD GPUs, CPUs等多种硬件平台进行了优化。 蓬勃发展的 Gemmaverse 社区Gemmaverse是由社区驱动的Gemma 模型及工具生态，为开发者提供丰富的资源和灵感。SEA-LION v3, BgGPT, OmniAudio等社区项目 Gemma 3 在不同领域的应用潜力。Gemma 3 Academic Program则旨在鼓励和支持学术界基于 Gemma 3 进行研究创新。 Gemma 3：引领单卡AI发展浪潮Gemma 3 的发布是轻量级 AI 发展的重要里程碑。 Gemma 3 集高性能、多模态、长上下文和高安全性于一身，打破了 AI 模型对算力的过度依赖，开启了单卡 AI 应用的黄金时代。 Gemma 3 的意义不仅在于提供了一款强大的 AI 模型，更在于降低了 AI 技术的使用门槛，让更多开发者能够参与到 AI 创新中来。 轻量化的 Gemma 3 有望加速 AI 技术的普及和应用，推动AI 在各行各业的深度融合。 Gemma 3 有望成为推动 AI 技术去中心化和边缘化的关键力量，引领单卡 AI 应用的蓬勃发展。 |
