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Google DeepMind AI研究团队今日发布全新开源AI模型Gemma 3 270M。
如名称所示，这是一个2.7亿参数模型——远小于当前前沿大语言模型动辄700亿甚至更多的参数量（参数即控制模型行为的内部变量数）。
虽然通常参数越多模型能力越强，但谷歌此次反其道而行之：追求极致高效，让开发者获得一个小到可直接在智能手机本地运行的模型，无需联网——Pixel 9 Pro芯片组内部测试已证实这点。
尽管如此，该模型仍能处理复杂垂直领域任务，并可在数分钟内快速微调以满足企业或独立开发者的需求。
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在社交平台X上，Google DeepMind首席AI开发者关系工程师Omar Sanseviero补充道，Gemma 3 270M还能直接在用户网页浏览器、树莓派甚至"烤面包机"上运行，凸显其超轻量化硬件适配能力。
该模型融合1.7亿嵌入参数（得益于可处理生僻术语的256K超大词表）与1亿Transformer块参数。
谷歌表示，这种架构在开箱即用的指令跟随任务中表现优异，同时保持足够小的体积以便在移动设备等资源受限环境中快速微调和部署。
Gemma 3 270M继承更大规模Gemma 3模型的架构与预训练，确保Gemma生态兼容性。通过Hugging Face、UnSloth和JAX等工具提供的文档、微调方案及部署指南，开发者可快速实现从实验到落地的跨越。
同类尺寸巅峰性能，极致能效表现
在衡量指令跟随能力的IFEval基准测试中，经指令调优的Gemma 3 270M获得51.2%的分数。
根据谷歌公布的对比数据，该成绩远超SmolLM2 135M Instruct和Qwen 2.5 0.5B Instruct等同类小模型，更接近某些十亿参数模型的性能区间。
不过正如竞品Liquid AI研究人员在X平台指出的，谷歌未提及后者今年7月发布的LFM2-350M模型——该模型以相近参数量（同为轻量级语言模型）取得65.12%的惊人成绩。
其标志性优势在于能效表现：在Pixel 9 Pro芯片组上使用INT4量化模型进行内部测试时，25轮对话仅消耗设备0.75%电量。
这使得Gemma 3 270M成为注重隐私与离线功能的端侧AI理想选择。
本次发布包含预训练版和指令调优版，开发者可立即应用于通用指令任务。
同时提供的量化感知训练(QAT)检查点支持INT4精度且性能损失最小，使模型能快速投入资源受限的生产环境。
精调版Gemma 3 270M可实现大模型多项功能
谷歌将Gemma 3 270M视为"工具适配场景"理念的实践——相比盲目追求模型规模，经优化的轻量模型在特定任务中往往更具性价比。
在情感分析、实体提取、查询路由、结构化文本生成、合规审查及创意写作等场景，精调后的小模型比通用大模型更快、更经济。
这种专业化优势在Adaptive ML与SK Telecom的合作中已有体现：通过精调Gemma 3 4B模型实现多语言内容审核，其表现超越了许多体量更大的专有系统。
Gemma 3 270M旨在更小规模复现此类成功，支持构建面向单一任务的专用模型集群。
睡前故事生成器Demo展现模型潜力
除企业用途外，该模型同样适配创意场景。谷歌YouTube演示视频中，基于Gemma 3 270M与Transformers.js构建的离线版网页睡前故事生成器，展现了模型在轻量化应用中的多面性。
该Demo通过选择主角（如"魔法猫"）、场景（"魔法森林"）、情节转折（"发现神秘门"）、主题（"冒险"）和篇幅（"短篇"）等参数，由模型实时生成连贯的奇幻故事。
这个案例生动证明：无需云端依赖，轻量但强大的Gemma 3 270M即可驱动快速、沉浸的交互应用，为端侧AI体验开拓新可能。
采用Gemma自定义许可开源
Gemma 3 270M基于《Gemma使用条款》发布，允许在满足条件时使用、复制、修改和分发模型及其衍生作品。
条件包括遵守谷歌禁止使用政策、向下游接收方传递使用条款、明确标注修改内容。分发方式可为直接提供或通过API/网页应用等托管服务。
对企业团队和商业开发者而言，这意味着可将模型嵌入产品、部署为云服务组件或微调为专业衍生品——只要遵循许可条款。模型生成内容的所有权完全归属使用者。
该许可虽非传统开源协议，但允许无需额外付费的广泛商业应用。商业AI构建者需确保终端用户受同等条款约束、记录模型修改、实施符合禁用政策的安全措施。
随着Gemma生态下载量突破2亿次，覆盖云、桌面及移动端优化版本，谷歌正将Gemma 3 270M定位为构建快速、经济、隐私优先AI解决方案的基石——而开局表现已足够亮眼。
