2025年，Google在其年度盛會Google I/O中，正式推出了最新的人工智能（AI）突破——Gemma 3n模型，這款AI模型特別針對資源有限的裝置進行優化設計，能夠在智慧手機、筆電和平板電腦等日常設備上高效運行，大幅降低了使用先進AI技術的門檻。Gemma系列不僅包括了通用的3n版本，還有專注於醫療健康的MedGemma以及針對手語翻譯的SignGemma，這些專用模型展現了Google在多領域推動AI應用的決心與技術實力。 Gemma 3n的核心創新在於其「MatFormer」架構，以及採用的Per-Layer Embedding (PLE)參數快取技術。這讓模型可以根據不同請求，選擇性載入必要的參數，從而有效減少計算資源消耗及記憶體需求，提升回應速度。這種架構讓Gemma 3n即使在只有單一GPU或者TPU的裝置上，也能維持高效且流暢的運算表現。以27B參數版本為例，該模型在Chatbot Arena中取得了1338的Elo分數，且僅需一台NVIDIA H100 GPU就能達成過往需要32台GPU的運算強度，效能表現耀眼。 除了輕量化之外，Gemma 3n的多模態能力也是一大亮點。該模型支援文本、視覺及音頻的輸入處理，能同時辨識和分析圖像（最高達896×896像素）、聲音及文字資訊。這使得它在語音識別、語言翻譯、視覺問答（VQA）、光學字符識別（OCR）以及文件分析等多種場景均有出色的應用潛力。更厲害的是，Gemma 3n可處理高達32K的token輸入內容，換算成文字，可以理解約198頁的小說或輸入500張圖片，極大提升了對長文本與大量視覺信息的理解及處理能力。 語言支持方面，Google Gemma 3系列覆蓋超過140種語言，在多語言基準測試中優於同類模型如Llama 3。這種廣泛的語言支援，尤其對香港和台灣等多語言環境的使用者而言，意義重大。無論是繁體中文、英文，還是其他亞洲語系，都能獲得更貼近母語的AI交互體驗。 在實際應用面，這批模型開放權重與負責任的商業授權，吸引了眾多開發者將其整合進多種平台，包括Hugging Face、PyTorch、Google Vertex AI，以及NVIDIA的API Catalog等。這不僅讓開發者能自由調整和部署模型，更因為其低資源需求，使得AI應用能夠在手機或筆電上本地執行，無需透過高延遲或高成本的雲端運算，保障使用者隱私並提升數據安全。 Google的這項技術進展，推動了AI「民主化」的目標，讓偏遠地區、資源受限的用戶都能享用高水準的智能服務。以往需要昂貴硬體和高速網路的AI功能，現在可透過Gemma模型實現離線操作，大幅提升了AI應用的普及率與可行性。...