Model Releases
Google DeepMind: Gemma 3n — революция для мобильных устройств
Новый open-source 4B-параметровый модель от Google для эффективного запуска на смартфонах и edge-устройствах.
26 июня 2025 г.
Model ReleaseGemma 3n
Введение: Почему Gemma 3n меняет правила игры
26 июня 2025 года Google DeepMind представила Gemma 3n — новый открытый источник модели, специально спроектированный для эффективной работы на мобильных устройствах и edge-вычислениях. В отличие от предыдущих итераций, ориентированных на облачные кластеры, Gemma 3n фокусируется на производительности на стороне клиента, что открывает новые горизонты для приватности и автономности ИИ.
Эта модель знаменует собой переход от облачных LLM к локальным решениям, которые могут работать без постоянного подключения к интернету. Для разработчиков это означает возможность внедрения интеллекта прямо в приложения для смартфонов, что критически важно для рынков с нестабильной связью или строгими требованиями к конфиденциальности данных.
Ключевым фактором успеха Gemma 3n стала её архитектура, оптимизированная для малых параметров без значительной потери качества. Google подчеркивает, что эта модель достигает frontier AI performance на одном GPU, что делает её идеальной для интеграции в мобильные ОС и IoT-устройства.
- Дата релиза: 26 июня 2025 года
- Лицензия: Apache 2.0
- Оптимизация: Mobile and Edge
- Параметры: 4B
Ключевые особенности и архитектура
Gemma 3n построена на основе технологий Gemini 3, но радикально упрощена для распределения по ограниченному оборудованию. Модель поддерживает нативную работу с контекстными окнами, достаточными для большинства задач разработки и чат-интерфейсов, при этом сохраняя низкое потребление памяти.
Архитектура включает в себя специализированные слои для ускорения инференса на мобильных чипах. Поддержка Apache 2.0 лицензии обеспечивает максимальную свободу для коммерческого использования, что выгодно отличает её от проприетарных конкурентов, требующих подписки.
- Параметры: 4 миллиарда (4B)
- Контекстное окно: 8192 токена
- Максимальный вывод: 4096 токенов
- Поддержка: Apache 2.0 License
Производительность и бенчмарки
В тестах Gemma 3n демонстрирует впечатляющие результаты, сопоставимые с моделями значительно большего размера. На бенчмарке MMLU модель набирает 74.5%, что подтверждает её способность решать сложные академические задачи. В HumanEval модель достигает 82% точности, что делает её пригодной для помощи в написании кода.
Сравнение с конкурентами показывает, что Gemma 3n превосходит многие модели меньшего размера в задачах логического вывода. При этом latency на устройстве составляет менее 200 мс для простых запросов, что обеспечивает отзывчивый пользовательский опыт.