本周五，谷歌震撼發布了其最新的端側多模態大模型Gemma3n，并慷慨地將其開源。這一創新之舉意味著，用戶在手機、平板和筆記本等設備上，無需依賴云端，就能享受到以往只有云端才能提供的高級多模態功能。v9N28資訊網——每日最新資訊28at.com

Gemma3n的兩大版本E2B和E4B，盡管參數量分別達到50億和80億，但通過一系列架構設計上的巧思，它們對內存的需求卻極其友好。E2B版本僅需2GB內存，而E4B也只需3GB，這相當于傳統20億和40億參數模型的內存占用。更令人稱奇的是，這兩個版本均原生支持圖像、音頻、視頻和文本的全方位輸入處理，覆蓋了140種文本語言和35種語言的多模態理解。v9N28資訊網——每日最新資訊28at.com

在LMArena評測中，E4B版本以超過1300分的成績脫穎而出，成為首個突破這一基準的百億參數以下模型。這一成就不僅展示了Gemma3n在多語言能力上的卓越，還顯著提升了數學、編碼和邏輯推理等多方面的性能。v9N28資訊網——每日最新資訊28at.com

技術創新方面，Gemma3n引入了四大突破性架構。其中，MatFormer架構如同俄羅斯套娃，一個模型內嵌多種尺寸，使得E4B在訓練時能同步優化E2B子模型，為用戶提供更多性能選擇。Mix-n-Match技術允許用戶根據需求在E2B和E4B之間自由創建自定義尺寸的模型。v9N28資訊網——每日最新資訊28at.com

每層嵌入（PLE）技術的引入，使得大部分參數可以在CPU上高效計算，只有關鍵的Transformer權重需要存儲在加速器內存中，這極大提升了內存使用效率，同時保證了模型的高質量。而KV Cache共享技術則專為長內容處理而設計，通過鍵值緩存共享，預填充性能較之前的Gemma34B提升了整整兩倍，顯著加快了長序列處理的首個token生成速度。v9N28資訊網——每日最新資訊28at.com

在音頻和視覺處理方面，Gemma3n同樣表現不俗。音頻編碼器基于通用語音模型（USM），支持自動語音識別和語音翻譯，可處理長達30秒的音頻片段。而視覺編碼器則采用了MobileNet-V5-300M，支持多種分辨率輸入，在Google Pixel設備上可達到每秒60幀的處理速度。v9N28資訊網——每日最新資訊28at.com

Gemma3n在語音翻譯領域尤其出色，特別是在英語與西班牙語、法語、意大利語、葡萄牙語之間的轉換上。通過先進的蒸餾技術，MobileNet-V5編碼器相比基線模型實現了13倍的加速，參數減少了46%，內存占用降低了4倍，同時保持了更高的準確率。v9N28資訊網——每日最新資訊28at.com

谷歌已將Gemma3n的模型和權重在Hugging Face平臺上開源，并提供了詳盡的文檔和開發指南。自去年首個Gemma模型發布以來，該系列模型已累計下載超過1.6億次，充分顯示了其強大的開發者生態和廣泛的影響力。v9N28資訊網——每日最新資訊28at.com

Gemma3n的發布無疑標志著端側AI的一個全新里程碑，將云端級別的多模態能力直接帶到了用戶設備上，為移動應用和智能硬件等領域開辟了廣闊的應用前景。開發者們可以通過訪問Hugging Face平臺（https://huggingface.co/collections/google/gemma-3n-685065323f5984ef315c93f4）和谷歌官方文檔（https://ai.google.dev/gemma/docs/gemma-3n），深入了解并利用這一強大工具。v9N28資訊網——每日最新資訊28at.com

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