处理复杂任务

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借助 Gemma 3 的 128K 令牌上下文窗口，您的应用可以处理和理解大量信息，从而实现更复杂的 AI 功能。

立即进军全球市场

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借助 Gemma 3 无与伦比的多语言功能，轻松跨语言沟通。开发面向全球受众群体的应用，支持 140 多种语言。

理解文字和图片

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轻松构建可分析图片、文本和视频的应用，为互动式和智能应用开辟新的可能性。

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Hugging Face

使用 Hugging Face 的 Transformers 库开始使用 Gemma。
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Keras

使用 Keras 和 JAX 后端，在 TPU 上通过 LoRA 和模型并行分布式训练微调 Gemma。
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Ollama

使用 Ollama 在本地对 Gemma 模型运行推理。
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探索如何使用 JAX 微调、分片和使用 Gemma

ShieldGemma 2 新

ShieldGemma 2 提供针对图片安全性的现成解决方案，可输出 3 个安全类别的标签。

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PaliGemma 2 新功能

PaliGemma 2 为 Gemma 2 语言模型带来了可轻松微调的视觉功能，支持各种结合文本和图片理解的应用。

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DataGemma

DataGemma 是首批旨在将 LLM 与 Google 数据公共平台中丰富的真实数据相关联的开放式模型。

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Gemma 镜重

Gemma Scope 可让研究人员前所未有地深入了解 Gemma 2 模型的决策流程。

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直观呈现 Gemma 3 基准

与图表互动，查看 Gemma 3 在一系列 LLM 基准测试中的结果。

MMLU-Pro

MMLU 基准测试用于衡量大语言模型在预训练期间获得的知识广度和问题解决能力。

LiveCodeBench

针对 LeetCode 和 Codeforces 等平台上的实际编程问题评估代码生成功能。

dev

Bird-SQL

测试模型将自然语言问题转换为各种领域的复杂 SQL 查询的能力。

GPQA Diamond

使用由生物学、物理学和化学博士撰写的难题来挑战模型。

SimpleQA

评估模型使用简短短语回答简单事实性问题的能力。

FACTS 基础

根据给定的输入文档，评估 LLM 回答在事实上是否准确且足够详细。

MATH

MATH 用于评估语言模型解决复杂数学应用题的能力，这类题目需要推理、多步骤解题和理解数学概念。

HiddenMath

一组内部保留的竞赛数学题。

val

MMMU

评估在需要大学级知识的各个学科领域中的多模态理解和推理能力。

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Gemma 2

2b

15.6

9b

46.8

270 亿

56.9

Gemma 3

1b

14.7

4b

43.6

12b

60.6

270 亿

67.5

Gemma 2

2b

1.2

9b

10.8

270 亿

20.4

Gemma 3

1b

1.9

4b

12.6

12b

24.6

270 亿

29.7

Gemma 2

2b

12.2

9b

33.8

270 亿

46.7

Gemma 3

1b

6.4

4b

36.3

12b

47.9

270 亿

54.4

Gemma 2

2b

24.7

9b

28.8

270 亿

34.3

Gemma 3

1b

19.2

4b

30.8

12b

40.9

270 亿

42.4

Gemma 2

2b

2.8

9b

5.3

270 亿

9.2

Gemma 3

1b

2.2

4b

4.0

12b

6.3

270 亿

10.0

Gemma 2

2b

43.8

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62.0

270 亿

62.4

Gemma 3

1b

36.4

4b

70.1

12b

75.8

270 亿

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Gemma 2

2b

27.2

9b

49.4

270 亿

55.6

Gemma 3

1b

48.0

4b

75.6

270 亿

83.8

270 亿

89.0

Gemma 2

2b

1.8

9b

10.4

270 亿

14.8

Gemma 3

1b

15.8

4b

43.0

270 亿

54.5

270 亿

60.3

Gemma 3

4b

48.8

270 亿

59.6

270 亿

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*如需详细了解采用其他方法的效果，请参阅技术报告。阅读技术报告

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