2.7亿参数比肩10亿参数级Llama 3.2。作者 | 李水青编辑 | 云鹏智东西8月15日消息，今天，谷歌推出史上最小Gemma 3开源模型，一个拥有2.7亿个参数的轻量级模型，底层设计以特定任务微调为目标，具备强大的指令跟踪和文本能力。在指令执行能力测试中，如IFEval基准测试所示，Gemma 3 270M超越了尺寸更大的Qwen2.5 0.5B Instruct，与Llama 3.2 1B能力比肩。Gemma 3 270M在一些特定任务上能达到甚至超越大模型的能力。该模型的尺寸和性能使其非常适合离线、基于网页的创意任务。比如谷歌公布了一个案例，其用Gemma 3 270M驱动一款使用Transformers.js的睡前故事生成器网页应用，通过简单的勾选就可以生成精彩的睡前故事。Gemma 3 270M的核心能力如下：1、轻量而强大的架构。该模型共有2.7亿个参数，由于词汇量庞大，嵌入参数有1.7亿个，Transformer模块参数有1亿个。得益于256k个token的庞大词汇量，该模型能够处理特定和稀有的token，使其成为可在特定领域和语言中进一步微调的优质基础模型。2、极致能效。 该模型的一大优势在于低功耗，其在Pixel 9 Pro SoC上进行的内部测试表明，INT4量化模型在25次对话中仅消耗0.75%的电量，使其成为谷歌最节能的Gemma模型。3、指令遵循。该模型同步发布了指令微调版本与预训练检查点（checkpoint）。虽然该模型并非为复杂的对话用例而设计，但其基础指令遵循能力出色，可 “开箱即用” 地响应通用指令。4、可用于生产的量化。模型提供量化感知训练（Quantization-Aware Trained, QAT）检查点，支持以INT4精度运行，且性能损失极小，这对于在资源受限设备（如手机、边缘设备）上部署至关重要。换句话说，如果用户有一个高容量、定义明确的任务，在成本上需要精打细算，又需要快速迭代和部署，或是有保护隐私的需求，他都适合选择Gemma 3 270M。Hugging Face地址：https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d结语：轻量化模型释放端侧智能此前，谷歌Gemma开源模型加速迭代：先是适用于单云和桌面加速器的Gemma 3和Gemma 3 QAT发布，随后是将强大实时多模态AI直接引入边缘设备的Gemma 3n推出，本次Gemma 3 270M的推出填补了轻量模型版块。轻量化模型正在打破参数迷信。大模型领域长期存在 “参数规模决定性能” 的固有认知，Gemma 3 270M展现出小模型遵循指令的能力以及微调后的威力。从轻量而强大的模型入手，用户可以构建精简、快速且运行成本显著降低的生产系统。（本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【智东西】原创内容，未经账号授权，禁止随意转载。）
