What is Gemma 3n?
Gemma 3n 是我們輕量級 AI 模型的下一代演進，專為將強大的多模態功能直接帶到邊緣裝置而設計。Gemma 3n 專為開發者打造，克服了裝置端處理的限制，讓過去僅限於雲端的強大 AI 應用程式得以實現。
主要特色
憑藉創新的架構和最佳化技術，Gemma 3n 讓您能夠在資源受限的硬體上建構複雜的 AI 體驗：
🧠 專為邊緣效能最佳化： Gemma 3n 模型以效率為核心設計理念，提供 E2B 和 E4B 兩種尺寸。雖然其原始參數計數分別為 5B 和 8B，但 Per-Layer Embeddings (PLE) 等架構創新使其記憶體佔用量可與傳統的 2B (2GB) 和 4B (3GB) 模型媲美，符合一般裝置的記憶體限制。
👁️👂 原生多模態設計： Gemma 3n 原生支援圖像、音訊、視訊和文字輸入，並產生文字輸出。這種整合式方法，搭載專為裝置端使用情境最佳化的新型音訊 (USM-based) 和視覺 (MobileNet-V5) 編碼器，能夠實現豐富、互動式的應用程式，同時理解多種資料類型。
🪆 彈性架構 (MatFormer)： Gemma 3n 的核心是創新的 MatFormer 架構。這實現了彈性推論，讓您可以直接使用預先提取的 E2B 模型以加快推論速度，或透過 Mix-n-Match 方法在 E2B 和 E4B 之間建立客製化尺寸模型，以精確調整以符合硬體限制。
✨ 強化品質與能力： 在多語言能力（文字支援 140 種語言，多模態理解 35 種語言）、數學、程式碼和推理方面，皆有顯著的品質提升。E4B 版本在 LMArena 評分中獲得超過 1300 分，展現了 100 億以下參數模型中的最先進效能。
⚡ 加速長上下文處理 (KV Cache Sharing)： KV Cache Sharing 專為高效處理音訊和視訊串流等長篇輸入而設計，大幅縮短了首個標記（token）的生成時間，與先前的模型相比，預填充（prefill）效能提升高達兩倍。
Gemma 3n 如何解決您的問題
Gemma 3n 為開發者提供了所需的工具，以便直接在邊緣裝置上建構先進的 AI 應用程式：
將強大 AI 部署到資源受限的硬體上： 克服記憶體和處理限制。Gemma 3n 最佳化的架構和低記憶體佔用量，讓您可以在記憶體和處理能力有限的裝置上運行高功能的多模態模型，實現離線功能並降低延遲。
建構即時多模態應用程式： 開發能即時理解並回應使用者環境的應用程式。運用整合式且高效的音訊和視覺編碼器，來處理語音指令、分析即時視訊（在 Google Pixel 等裝置上最高可達 60fps），或與文字輸入同步解讀圖像。
開發彈性且高品質的邊緣解決方案： 利用 MatFormer 架構，選擇或建立與您的硬體和效能需求精確匹配的模型尺寸。直接在裝置上受益於語言、程式碼和推理任務方面更高的準確性和多功能性。
為何選擇 Gemma 3n？
Gemma 3n 以其獨特的功能組合脫穎而出，專為邊緣裝置量身打造：
真正的邊緣原生多模態： 與許多為多模態任務調整的模型不同，Gemma 3n 從底層開始就搭載了高度最佳化的音訊和視覺編碼器，專為邊緣硬體的效率和效能而設計。
兼顧效率的架構創新： MatFormer 和 Per-Layer Embeddings 等創新組件提供最先進的功能，同時將記憶體需求大幅降低，遠低於同等尺寸的傳統模型。
廣泛的生態系統與工具支援： Gemma 3n 專為開發者社群設計，從第一天起就對主流工具和框架提供廣泛支援，方便您輕鬆整合到現有的開發流程中。
結論
Gemma 3n 代表了裝置端 AI 的重大進步，為開發者提供了所需的效能、效率和多模態能力，以便直接在邊緣裝置上建構創新應用程式。憑藉其彈性架構和廣泛的工具支援，您將能夠建立在使用者身邊運行的、具高影響力的 AI 體驗。
準備好開始建構了嗎？立即開始使用 Gemma 3n。
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Launched
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Gemma 3n was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-06-27.
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