Gemma 3 横空发布，单卡AI性能显著提升！ 128K超长上下文，多语言多模态进化，量化技术加持。Gemma 3 重新定义轻量级 AI 模型。
Gemma 3：轻量级AI性能新高度
Gemma 家族迎来一周年，Google DeepMind 发布 Gemma 3。 Gemma 3 源于 Gemini 2.0 技术，更 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 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。
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。
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AI
Gemma 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。
📚 推荐阅读
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• Gemma 3 官方博客: https://blog.google/technology/developers/gemma-3/ -
• Gemma 3 技术报告: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/Gemma3Report.pdf
（文：子非AI）