2G 内存跑 Gemma 3n 完整版！全球首个 10B 内模型杀疯 LMArena：1300 分碾...

主要观点总结

谷歌发布了Gemma 3n的完整版，这是一个开源大模型，可直接在本地硬件上运行。该模型具备多模态设计、端侧优化等特点，并与多家公司合作。其核心技术包括MatFormer架构、逐层嵌入（PLE）机制、KV Cache Sharing机制等。此外，它还推出了新的视觉编码器和音频编码器，支持语音识别和语音翻译。开发者对此有不同的看法，有人认为它在某些任务上表现良好，也有人对其实际用途表示怀疑。

关键观点总结

关键观点1: Gemma 3n正式发布

谷歌发布了Gemma 3n的完整版，这是一个面向开发者的开源大模型，可下载和修改。它具备输入图像、音频和视频的能力，支持文本输出，还可在最低2GB内存的设备上运行。

关键观点2: Gemma 3n的多模态设计和端侧优化

Gemma 3n具备多模态设计，支持图像、音频、视频和文本的输入，以及文本输出。它还提供端侧优化设计，着眼于运行效率，提供两种基于“有效参数”的尺寸，可在不同任务中表现更佳。

关键观点3: MatFormer架构和逐层嵌入（PLE）机制

谷歌的MatFormer架构是Gemma 3n高效能的核心。逐层嵌入（PLE）机制则是一种专为端侧部署而设计的创新机制，可显著提高模型质量，同时不会增加设备加速器的高速内存占用。

关键观点4: Gemma 3n的新视觉编码器和音频编码器

Gemma 3n推出了新的视觉编码器MobileNet-V5-300M，以提升边缘设备上的多模态任务表现。同时，基于Universal Speech Model（USM）的先进音频编码器支持语音识别和语音翻译功能。

关键观点5: 开发者的反馈

开发者对Gemma 3n的反应不一，有人对其在某些任务上的表现表示赞赏，也有人对其实际用途表示怀疑。一些开发者还分享了自己的实验和经验，展示了模型在不同场景下的表现。

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