摘要：8 月 17 日消息， 系列家族中最轻量的版本“Gemma 3 270M”，该模型拥有 2.7 亿参数，主要面向端侧部署场景，具备指令遵循和文本结构化能力。1AI获悉，目前 Gemma 3...

8 月 17 日消息， 系列家族中最轻量的版本“Gemma 3 270M”，该模型拥有 2.7 亿参数，主要面向端侧部署场景，具备指令遵循和文本结构化能力。

1AI获悉，目前 Gemma 3 系列模型包括 270M、1B、4B、12B 与 27B 五种规模版本。在 Q4_0 量化格式下，各模型的 RAM 内存需求分别为 240MB、892MB、3.4GB、8.7GB 和 21GB。其中，Gemma 3 270M 以最低 RAM 内存门槛（INT4 量化版本的 RAM 内存需求仅约 240MB），成为系列模型中最适合低功耗设备部署的版本，号称在 Pixel 9 Pro 手机上运行 25 轮对话仅消耗手机 0.75% 的电量。

据谷歌介绍，该模型特别适合处理高频率、任务明确的场景，同时特别适合处理个人隐私信息，例如“情感分析、实体识别、人生规划”等，同时也适用于开发多个专用任务的小型模型。

谷歌同步发布了微调教学资源，涵盖基于 Hugging Face Transformers 进行全模型训练的完整流程，支持开发者在分类、信息抽取、情感分析等任务上进行定制化开发。目前已有第三方开发者通过 transformers.js 将该模型运行在浏览器端，证明 Gemma 3 270M 在 Web 环境中同样具备良好的性能与可控性。


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