Google DeepMind: Gemma 3n — революция для мобильных устройств

• MMLU: 74.5%
• HumanEval: 82%
• SWE-bench: 45%
• Latency (Mobile): <200ms

Стоимость API и доступность

Поскольку Gemma 3n является open-source моделью, базовый доступ к весам модели бесплатен. Однако для использования через API Google предлагает гибкие тарифы. Вводные токены стоят $0.10 на миллион, а выходные токены — $0.50 на миллион, что значительно дешевле аналогов.

Существует бесплатный tier для разработчиков, позволяющий тестировать модель до 1000 запросов в месяц. Это идеально подходит для прототипирования и обучения команды перед масштабированием на продакшен.

• Ввод: $0.10 / 1M токенов
• Вывод: $0.50 / 1M токенов
• Free Tier: 1000 запросов/мес
• Лицензия: Apache 2.0

Сравнение с конкурентами

Gemma 3n позиционируется как альтернатива другим легковесным моделям. В таблице ниже представлены ключевые метрики Gemma 3n в сравнении с Llama 3.1 8B и Microsoft Phi-3 Mini. Gemma 3n выигрывает в скорости инференса на мобильных устройствах.

Разработчики выбирают Gemma 3n за её баланс между качеством и размером. В то время как Llama 3.1 8B требует больше ресурсов для запуска, Gemma 3n обеспечивает сопоставимое качество на устройствах с ограниченной памятью.

• Лучшая производительность на GPU
• Меньший размер модели
• Высокая скорость инференса

Сценарии использования

Gemma 3n идеально подходит для создания автономных агентов, работающих на смартфоне. Разработчики могут использовать её для RAG-систем, где данные обрабатываются локально без отправки в облако. Это критически важно для медицинских и юридических приложений.

В области разработки кода модель может служить локальным ассистентом, предлагая исправления и объяснения в IDE. Благодаря поддержке Apache 2.0, её можно интегрировать в корпоративные продукты без юридических ограничений.

• Локальные RAG системы
• Автономные агенты на устройстве
• Ассистент программирования
• Чат-боты без облака

Как начать работу с Gemma 3n

Для получения модели перейдите на официальный репозиторий GitHub или Hugging Face. Мыights доступны для скачивания в форматах GGUF и ONNX для упрощенного запуска. Интеграция возможна через Python SDK или напрямую через TensorFlow Lite для мобильных платформ.

Google предоставляет документацию с примерами кода для развертывания на Android и iOS. Рекомендуется использовать инструменты квантования для еще большего уменьшения размера модели при сохранении точности.

• GitHub: google-gemma-3n
• Hugging Face: gemma-3n-4b
• SDK: Python и TensorFlow
• Документация: docs.google.com

Comparison

Model: Gemma 3n | Context: 8192 | Max Output: 4096 | Input $/M: $0.10 | Output $/M: $0.50 | Strength: Mobile Efficiency

Model: Llama 3.1 8B | Context: 8192 | Max Output: 4096 | Input $/M: $0.20 | Output $/M: $0.80 | Strength: General Purpose

Model: Phi-3 Mini | Context: 4096 | Max Output: 2048 | Input $/M: $0.15 | Output $/M: $0.60 | Strength: Coding Tasks

API Pricing — Input: $0.10 / Output: $0.50 / Context: 8192 tokens

Sources