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Google推出全新多模态开源AI模型Gemma 3n，最大卖点是仅需2GB内存便能在智能手机上本地运行。Gemma 3n不但支持文本输入，也兼容声音、图像与视频数据处理，让开发者可在移动设备上实现完整AI应用体验。
Gemma 3n属Google Gemma模型家族一员，开发方针一贯强调开放与自订性。这次正式发布的E4B主模型与E2B子模型，均已上架Hugging Face及Kaggle平台，开发者可随时下载应用。Gemma 3n以“MatFormer”技术训练模型架构，实现如俄罗斯套娃般的结构，E2B作为E4B的小型副本，可独立运行。
主打流动平台的E2B模型拥有5B参数，内存使用量压缩至仅2GB，内存压缩关键在于使用称为“Per-Layer Embeddings（PLE）”的设计。这种方式大幅降低模型执行时所需数据访问负担，令原本内存需求高的模型也可在智能手机内顺畅运行。
Gemma 3n E4B模型则拥有8B参数，实测显示其内存消耗与传统4B模型相约，运行时只需3GB内存。即使在性能方面，Gemma 3n E4B也超越GPT 4.1-nano，并压倒Llama 4 Maverick 17B-128E及Phi-4等体积较大模型。
Gemma 3n现在支持多个执行环境，包括Hugging Face Transformers、llama.cpp、Google AI Edge、Ollama、MLX等，还可通过Pixel 8 Pro等移动设备安装“Google AI Edge Gallery”应用程序作本地运行。用户更可于Google AI Studio测试其聊天功能。
Google通过Gemma 3n展示AI模型与硬件门槛不再挂钩，开放下载配合低内存门槛，有望推动智能手机与物联网设备加速导入多模态AI应用。
数据源：Google
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