Gemma

Gemma是Google最新发布的开源轻量级AI模型家族，主打开放权重、多模态能力和高度定制性，支持文本、图片等复杂场景，适合开发者、研究者及企业多平台部署。
免费获取模型，灵活本地或云端使用，低门槛推动AI创新。

2025年7月，Google宣布其最新开放AI模型平台Gemma正式登陆开发者与企业市场。 Gemma（官方网址点此）是Google DeepMind联合多部门倾力打造的轻量、开放、智能的AI训练模型工具家族，致力于推动研究创新与业务落地。

在生成式AI浪潮席卷全球之际，Google以Gemma为核心，为广大开发者、研究者、企业打开低门槛、高扩展性的新一代AI应用之门，在开放AI生态、技术安全与多模态能力上处于领先。

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Gemma的主要功能

Gemma主打开放权重、高度定制与多模态能力，为AI训练模型赋能多元场景。 Gemma家族模型以生成式语言能力为核心，支持文本和图像输入，能够涵盖对话、摘要、理解、编码乃至视觉等多重任务，满足开发、研究与企业应用需求。

主要功能亮点

• 多模态输入：自Gemma 3起，支持文本和图片同时处理，具备视觉语言能力，如图片内容分析、文本问答、对象识别等。
• 超长上下文窗口：支持128K token，轻松处理超长文档或批量图片，适用于法律、医疗等大文本场景。
• 强大多语言支持：原生支持140+种语言，全球化AI开发无障碍。
• 灵活模型参数及量化：涵盖1B、4B、12B、27B参数规模，支持32~4位多级别量化。
• 开放权重及自定义训练：所有模型权重开放，支持二次微调与定制，适配专属数据。
• 函数调用及结构化输出：便于智能对话、自动化代码等API深度集成。
• 安全与审计：如ShieldGemma图片安全分类器，帮助企业合规排查高风险内容。

型号	参数量	输入	输出	推荐硬件	32位显存	8位显存	4位显存
Gemma 1B	10亿	文本	文本	手机/笔电	4GB	1.1GB	892MB
Gemma 4B	40亿	文本/图片	文本	台机/轻服务器	16GB	4.4GB	3.4GB
Gemma 12B	120亿	文本/图片	文本	高端桌面/服务器	48GB	12.2GB	8.7GB
Gemma 27B	270亿	文本/图片	文本	服务器集群	108GB	29.1GB	21GB

表格参数详情

更多技术细节： Gemma 3技术报告

多样化模型家族

• Gemma Core：（1B/4B/12B/27B）文本和视觉生成、推理、摘要等多任务。
• CodeGemma：代码生成、自动补全。
• PaliGemma：图片问答、视觉摘要。
• ShieldGemma：内容安全审计及检测。
• TxGemma：医学和垂类预测、推理。

Gemma模型可通过Hugging Face与Kaggle免费下载使用。

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Gemma的价格 & 方案

Gemma秉承开放策略，模型权重完全免费，支持多平台自由部署与训练。如需更高性能的云端API、企业级服务，可选用Google Cloud相关付费方案。

定价方案速览

方案	价格	说明与适用场景
本地模型下载	免费	Hugging Face/Kaggle下载权重，本地或自有服务器部署
Google Colab	免费/升级版	免费试用Gemma，微调与推理，付费可获更高资源
Google Cloud AI	新用户$300赏金	云端API推理/训练，首开账户送$300，适合企业与科研
Vertex AI	按用量计费	主打企业级AI部署，API调用即付

可参考费用详情和试用

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如何使用Gemma

Gemma支持多框架多平台，适合零基础到专业级用户，操作便捷。 官方入门指引

核心使用方式

1. 下载模型权重：
   访问Hugging Face或Kaggle选择需要的模型。
2. 开发框架选择：
   Keras、PyTorch、JAX、Transformers等均兼容支持（详细教程），也可Gemma.cpp、Ollama边端运行。
3. 推理与微调：
   支持本地/云端prompt推理、LoRA/QLoRA高效微调，小样本适用。微调教程
4. 一站式部署：
   企业支持Vertex AI、GKE、Dataflow等MLOps集成云服务。

集成步骤简要

步骤	简述	参考链接
获取权重	下载权重文件	Hugging Face
环境配置	安装库加载模型	官方文档
推理调用	编写脚本	快速指引
部署上线	集成员工/云端/手机	部署教程

新手推荐从Colab在线试用，官方Notebook示例

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Gemma的适用人群

Gemma以开放易用、安全多元、兼容性强的优势，成为以下群体AI开发首选： Gemma社区案例

主要适用对象

• AI开发者/创业者团队：自定产品如对话机器人、生成式内容等。
• 学术研究者：开放权重、可微调、便于创新方法论研究。
• 中小/大型企业IT：低成本私有部署，数据合规安全。
• AI教育/培训：新技术教学、实验。
• 全球化/本地化需求开发者：多语种交互，适配不同地区。

典型适配场景举例

场景	模型/能力	说明
智能客服	Gemma 3 4B/12B	多轮问答、自动摘要
文本生成摘要	Gemma 3 1B/4B	长文档处理
图片内容审核	ShieldGemma 2	合规、安全分类
编程自动化	CodeGemma	代码补全分析
多语言教学	Gemma 3	140+语言支持
医学垂直领域	TxGemma	领域定制、推理预测

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Gemma平台生态与安全合规

Gemma高度重视责任AI与内容安全。 Google在Gemma平台设计了多样责任组件（Responsible GenAI Toolkit、限制策略等），结合ShieldGemma支持自动内容审核、敏感信息拦截与合规追踪。

• 防偏见与滥用：全流程去偏与层级内容管理。
• 研发合规性：符合Google Responsible AI政策，保障健康发展。

更多说明见社区政策页

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Gemma的技术生态与社区创新

Google鼓励开发者/研究者进行创新模型研发与生态共建。Princeton NLP等科研机构，以及OmniAudio多模态扩展案例，已丰富Gemmaverse社区 。

Gemma与Hugging Face、Ollama、Vertex AI、Colab、Keras等平台无缝衔接，可高效集成行业业务链路。大大加速AI技术民主化进程。

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常见问题

Gemma和Gemini区别？

Gemini定位旗舰，超大规模多模态AI，Gemma主打开源轻量、低门槛、可本地化部署，适合私有化和创新开发。 详见Gemma vs Gemini官方说明

如何本地部署Gemma？

直接下载权重，按硬件选择参数/精度，配合PyTorch/Keras等或Ollama、Gemma.cpp等工具实现本地推理与训练。无需依赖云，详见部署指南

支持定制化领域微调吗？

Gemma支持定制化微调（如LoRA/QLoRA），支持本地/云端多场景。 详见微调教程。请注意微调显存需求比推理高。

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Gemma的发布，意味着生成式AI民主化迈出新步伐。个人和企业均可在Gemma生态中创新和成长，推动下一代AI广泛应用。体验更多，请访问Gemma官网。