Компания анонсировала третью версию своей открытой модели Gemma, предназначенную для использования непосредственно на устройствах. Новая нейросеть ориентирована на разработчиков, создающих локальные ИИ-решения без необходимости использования облачных вычислений. Благодаря высокой скорости работы и минимальным вычислительным требованиям Gemma 3 превосходит другие компактные модели, оставаясь доступной и гибкой в использовании.
Основные особенности Gemma 3
Основным нововведением являются усовершенствованные функции анализа текстов, изображений и видео. Модели с объемом от 4B и выше не только обрабатывают текст, но и могут анализировать визуальную информацию. Расширенное контекстное окно, достигающее 128 тысяч токенов, позволяет модели удерживать и учитывать значительно больше данных по сравнению с предшественниками.
Кроме того, Gemma 3 поддерживает более 35 языков сразу после установки и может работать с 140 языками после дополнительной настройки, что делает ее универсальным инструментом для глобальных приложений.
Основные особенности Gemma 3
Основным нововведением являются усовершенствованные функции анализа текстов, изображений и видео. Модели с объемом от 4B и выше не только обрабатывают текст, но и могут анализировать визуальную информацию. Расширенное контекстное окно, достигающее 128 тысяч токенов, позволяет модели удерживать и учитывать значительно больше данных по сравнению с предшественниками.
Кроме того, Gemma 3 поддерживает более 35 языков сразу после установки и может работать с 140 языками после дополнительной настройки, что делает ее универсальным инструментом для глобальных приложений.
Сравнение Gemma 3 с другими моделями
На диаграмме представлены модели искусственного интеллекта, ранжированные по баллам Chatbot Arena Elo; более высокие показатели (верхние цифры) свидетельствуют о предпочтениях пользователей. Точки на графике обозначают предполагаемые требования к GPU NVIDIA H100. Gemma 3 27B занимает высокую позицию, требуя всего лишь один GPU, тогда как другим необходимо до 32. Источник: Google.
На диаграмме представлены модели искусственного интеллекта, ранжированные по баллам Chatbot Arena Elo; более высокие показатели (верхние цифры) свидетельствуют о предпочтениях пользователей. Точки на графике обозначают предполагаемые требования к GPU NVIDIA H100. Gemma 3 27B занимает высокую позицию, требуя всего лишь один GPU, тогда как другим необходимо до 32. Источник: Google.
Производительность на одном ускорителе
Google заявляет, что Gemma 3 — «лучшая в мире модель» среди нейросетей, которые могут работать на одном графическом процессоре (GPU) или тензорном процессоре (TPU). В тестах она превзошла такие известные модели, как DeepSeek-V3 и o3-mini. Это означает, что разработчики могут запускать мощные ИИ-приложения даже на стандартном оборудовании, без необходимости в дорогостоящих серверах.
Оптимизация и безопасность
Одним из важных обновлений стало добавление поддержки квантованных версий моделей, что позволяет снизить вычислительные затраты без потери точности. Это делает Gemma 3 доступной для устройств с ограниченными ресурсами.
Кроме того, Google внедрила систему ShieldGemma 2 — инструмент для проверки изображений на наличие запрещенного контента. Эта система анализирует изображения по трем категориям: опасный контент, сцены насилия и откровенные материалы. Такое дополнение повышает безопасность использования Gemma 3 в различных средах, делая ее не только мощной, но и безопасной.
Где можно использовать Gemma 3
Google предлагает несколько способов интеграции модели. Разработчики могут использовать Gemma 3 в облаке через Vertex AI, запускать её в локальных средах или интегрировать в мобильные и десктопные приложения. Поддержка популярных инструментов, таких как Hugging Face Transformers, PyTorch и Google AI Studio, упрощает адаптацию модели под конкретные задачи.
С выходом Gemma 3 компания Google делает ещё один шаг в распространении мощных, но доступных нейросетей. Высокая производительность, поддержка множества языков, расширенные функции безопасности и удобная интеграция делают её привлекательным выбором для разработчиков. Это открывает новые возможности для локального использования нейросетей без необходимости в мощных дата-центрах.
Google заявляет, что Gemma 3 — «лучшая в мире модель» среди нейросетей, которые могут работать на одном графическом процессоре (GPU) или тензорном процессоре (TPU). В тестах она превзошла такие известные модели, как DeepSeek-V3 и o3-mini. Это означает, что разработчики могут запускать мощные ИИ-приложения даже на стандартном оборудовании, без необходимости в дорогостоящих серверах.
Оптимизация и безопасность
Одним из важных обновлений стало добавление поддержки квантованных версий моделей, что позволяет снизить вычислительные затраты без потери точности. Это делает Gemma 3 доступной для устройств с ограниченными ресурсами.
Кроме того, Google внедрила систему ShieldGemma 2 — инструмент для проверки изображений на наличие запрещенного контента. Эта система анализирует изображения по трем категориям: опасный контент, сцены насилия и откровенные материалы. Такое дополнение повышает безопасность использования Gemma 3 в различных средах, делая ее не только мощной, но и безопасной.
Где можно использовать Gemma 3
Google предлагает несколько способов интеграции модели. Разработчики могут использовать Gemma 3 в облаке через Vertex AI, запускать её в локальных средах или интегрировать в мобильные и десктопные приложения. Поддержка популярных инструментов, таких как Hugging Face Transformers, PyTorch и Google AI Studio, упрощает адаптацию модели под конкретные задачи.
С выходом Gemma 3 компания Google делает ещё один шаг в распространении мощных, но доступных нейросетей. Высокая производительность, поддержка множества языков, расширенные функции безопасности и удобная интеграция делают её привлекательным выбором для разработчиков. Это открывает новые возможности для локального использования нейросетей без необходимости в мощных дата-центрах.
