
Google 新发布的 Gemma 3 模型,基于 Gemini 2.0 技术打造,是一组轻量化、高效能的开源模型。它的设计理念主打便携性和高效性,能够在手机、笔记本、工作站等多种设备上快速运行,为用户提供灵活的 AI 解决方案。Gemma 3 带来了 1B
、4B
、12B
和 27B
共 4 种模型大小,能满足不同硬件性能的需求。
接下来,我们将带你快速了解 Gemma 3 的亮点功能、全新的 ShieldGemma 2 安全机制,以及如何加入不断壮大的「Gemma 宇宙」。
Gemma 3 亮点功能
- 全球领先的单加速器模型:Gemma 3 在同等规模下的表现会更加出色,在 LMArena 排行榜的用户偏好评估中,超越了 Llama-405B、DeepSeek-V3 和 o3-mini。开发者可以借助其高性能,在单 GPU 或 TPU 环境中打造高度互动的用户体验。
- 支持 140 种语言:开箱即用,支持 35 种语言,并预训练支持超过 140 种语言,帮助开发者轻松推出多语言应用。
- 高级文本与视觉推理能力:支持构建能够分析图像、文本和短视频的 AI 应用,解锁更多智能化的应用场景。
- 增大上下文窗口:上下文窗口扩展到了 128k Token,能够高效处理大量信息,轻松应对复杂任务。
- 函数调用与结构化输出:支持函数调用和结构化输出,帮助开发者自动化任务,构建具备智能决策能力的应用。
- 量化模型提升效率:Google 官方推出的量化版本大大缩减了模型体积,减少了计算需求,同时保持了高精度,让开发流程更加高效。

要了解更多技术细节,可以自行查看 Gemma 3 技术报告。
Gemma 3 的安全保障
在 Gemma 3 的开发过程中,Google 特别注重技术发展与风险管控的平衡。根据模型能力定制了测试强度,确保其安全性和可靠性。开发流程涵盖了数据治理、微调技术以及全面的基准评估,从多个维度保障模型的安全表现。
值得一提的是,Gemma 3 在 STEM 领域的表现有了显著提升。同时,Google 对其潜在风险进行了独立评估,结果显示其被滥用的风险较低,进一步增强了用户对模型的信任。
全新 ShieldGemma 2 图像安全检测工具
除了 Gemma 3,Google 还推出了基于 Gemma 3 架构的 ShieldGemma 2,这是一款专注于图像安全的4B
模型:
- 现成的图像安全解决方案:ShieldGemma 2 能够在有害内容、性裸露和暴力内容 3 个类别中输出安全标签,帮助开发者快速识别潜在风险。
- 高度可定制:开发者可以根据具体需求,进一步调整 ShieldGemma 2 的功能,确保图像应用的安全性,满足不同场景的需求。
与现有工具无缝集成
Gemma 3 和 ShieldGemma 2 能够轻松融入你的开发工作流,提供高度灵活性和便捷性:
- 支持多种开发工具:兼容 Hugging Face Transformers、Ollama、JAX、Keras、PyTorch、Google AI Edge、UnSloth、vLLM 和 Gemma.cpp 等多种工具,满足不同开发需求。
- 快速上手:你可以通过 Google AI Studio、Kaggle 或 Hugging Face 快速获取 Gemma 3 并开始体验。
- 灵活定制:Gemma 3 提供了全新的代码库,支持在 Google Colab、Vertex AI 或个人 GPU 上进行微调和推理。
- 多平台部署:支持 Vertex AI、Cloud Run、Google GenAI API、本地环境等多种部署方式,满足不同场景需求。
- NVIDIA GPU 优化:NVIDIA 对 Gemma 3 进行了深度优化,无论是 Jetson Nano 还是最新的 Blackwell 芯片,都能发挥最大性能。
- 跨硬件支持:Gemma 3 不仅支持 Google Cloud TPU,还能与开源 ROCm 堆栈与 AMD GPU 集成,并通过 Gemma.cpp 在 CPU 上高效运行。
加入 Gemma 宇宙
「Gemma 宇宙」是一个由社区驱动的生态系统,汇聚了众多基于 Gemma 的创新工具和模型。以下是几个值得关注的例子:
- AI Singapore 的 SEA-LION v3 :打破了语言障碍,促进了东南亚地区的跨文化交流。
- INSAIT 的 BgGPT :首个以保加利亚语为主的大语言模型,推动了本地化 AI 的发展。
- Nexa AI 的 OmniAudio :展示了设备端 AI 的强大潜力,为音频处理领域带来新突破。
此外,Google 还启动了 Gemma 3 学术计划,为学术研究人员提供 Google Cloud 经费支持(每名获奖者可获得价值 $10000 的云积分),加速基于 Gemma 3 的研究。申请现已开放,可以在官网提交申请。
开始使用 Gemma 3
快速体验
- 在线体验:通过 Google AI Studio 直接体验 Gemma 3,无需复杂配置,快速上手。
- API 集成:获取 API 密钥,结合 Google GenAI SDK 使用 Gemma 3,轻松将 AI 能力集成到你的应用中。
定制开发
- 模型下载:从 Hugging Face、Ollama 或 Kaggle 下载 Gemma 3 模型,快速开始你的开发之旅。
- 微调与定制:使用 Hugging Face Transformers 或其他工具对 Gemma 3 进行微调,满足你的特定需求。
部署与扩展
- 推向市场:通过 Vertex AI 将你的应用推向市场,享受 Google Cloud 的强大支持。
- 快速原型开发:在 NVIDIA API Catalog 上快速开发原型,利用 NVIDIA 的优化技术提升性能。
Gemma 3 的灵活性和高性能为开发者提供了更多创新空间,同时也为用户带来了更智能、更高效的解决方案。让我们一起拥抱这一技术新里程碑,开启 AI 的未来!
最新评论
Microsoft.WindowsStore只有22507,没有22504,22507下载的时候找不到框架
经过测试,是可行的。感谢分享。
1.你贴的方法我没测试,如果有效,也只适用于个人或小规模使用,不具备普遍性。 2.根据微软最佳实践,是建立一个本地帐户专门用来远程连接。 3.在域环境中,不存在使用 Microsoft 帐户的情况。
关于rdp无法连接win11微软账户的问题 有很简单的解决办法 不需要退出微软账户或者重置之类的 在中文互联网搜索到的教程内容一般是使用MicrosoftAccount\邮箱作为用户名 密码填微软账户密码然后链接 但是这有个问题就是如果服务端(被控端)本身无缓存时将无法链接 改用英文在google搜索后发现了这样一篇微软社区问答 https://answers.microsoft.com/en-us/windows/forum/all/remote-desktop-not-working-with-microsoft-account/71f0c323-688a-4c97-8740-e80eb31ae11d 打开cmd终端后输入runas /u:MicrosoftAccount\你的邮箱 winver并回车 在出现类似输入MicrosoftAccount\xxx@xxx.com:的密码的文本时输入你的微软账户密码并回车(密码不会显示) 如果密码正确 稍后你将会看到一个Windows关于信息框 关掉它既可 这条命令的意思是 以xxx@xxx.com的身份运行winver程序 在完成后它即可以在本地生成关于该账户信息的缓存 接下来即可在客户端(控制端)输入对应地址链接 用户名为MicrosoftAccount\你的邮箱 密码为微软账户密码 如果一切顺利 在建立连接后 即可弹出证书验证框(如果以前从未链接此计算机) 确定即可 稍等即可进入远程桌面 对于伸手不看理论党的直白概括: 被控端: 打开运行框输入cmd回车 在cmd输入runas /u:MicrosoftAccount\你的邮箱 winver并回车 在出现新的文本时输入微软账户密码并回车(密码不会显示的) 关闭新弹出的窗口及cmd 控制端: 打开rdp客户端 输入计算机的地址回车 用户名:MicrosoftAccount\你的邮箱 密码:微软账户密码 回车后保存证书即可链接 您好,这是我转自B站的评论,不知道这个方法是否具有普遍性来辅助我们用同一个账号进行远程控制