Gemma 3 发布：单卡AI性能突破，128K上下文与多模态技术解析

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。

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。