Gemma 3n （“n”意指 Nano 或 Next-gen）是 Google 推出的最新轻量级开源 AI 模型，旨在实现“设备本地运行（on-device）+ 多模态感知 + 高效率低延迟”三大目标。

它是继 Gemma 3 系列（支持桌面/云端推理）后的首个为移动设备优化的模型架构预览版，同时也构成了下一代 Gemini Nano 系列模型 的技术基础。

  • 参数规模：5B 和 8B（分别为50亿和80亿参数）
  • 支持模态：文本、图像、音频（语音识别与翻译）、视频（即将开放）

核心亮点功能（兼顾性能、效率与隐私）

✅ 1. 极致轻量与快速响应

  • 响应速度提升约 1.5 倍（对比 Gemma 3 4B），在高端 Android 手机上能实现<500ms 的首字延迟。

  • 得益于 DeepMind 创新的 Per-Layer Embeddings（PLE） 技术，内存占用被大幅降低；

    • 虽然模型参数为：

      • 5B（50亿） 和 8B（80亿）；

    • 实际运行时所需内存仅为：

      • ~2GB（5B模型）
      • ~3GB（8B模型）
    • 这意味着：中端 Android 手机也可运行大模型推理，无需云端支持。
  • 适配 Qualcomm、MediaTek、Samsung 等移动硬件平台。

⚙️ 2. 动态可调模型结构（Mix'n'Match 架构）

“Mix’n’Match” 架构让 5B 模型能自动切换成内嵌的 2B 子模型；

  • 模型结构内嵌了一个嵌套式子模型（2B 活跃内存模型嵌于 4B 主模型中），开发者可动态调节精度与推理速度，适应不同的使用场景；
  • 可根据设备能力或用户需求动态切换精度与速度之间的平衡；
  • 这种架构可实现“一个模型覆盖多个场景”
  • 能耗控制表现优秀，特别适合电池敏感型设备（手机、眼镜、耳机、边缘设备）。

🛡️ 3. 完全本地运行，隐私优先

  • 无需联网即可运行推理任务；
  • 所有数据在设备上处理，不上传云端，保障用户隐私；
  • 适用于手机、笔记本、边缘设备等。

多模态能力增强

Gemma 3n 是目前 Google 最先进的移动端多模态开源模型之一，其支持范围包括：

模型用途：打造下一代“随身智能体验”

📱 预期应用场景

性能如何

📊自然语言任务

Google 称其模型在 Chatbot Arena 排行中表现“高居前列”，在用户偏好评分中：

  • 可媲美主流开源模型如 Mistral 7B、Phi-3、LLaMA 3；
  • 在中英双语任务中表现稳定，尤其是在处理多轮对话、长文本生成、逻辑问答方面。

🌐 多语种能力表现：

  • 在多语言 benchmark（如 WMT24++, ChrF）中得分 50.1%；
  • 在 日语、德语、韩语、法语、西班牙语 等语种任务上表现尤佳；
  • 这说明它在国际市场适应性方面优于许多西方主导的模型。

与同类模型对比

核心技术详解

Gemma 3n 的关键技术亮点之一是显著降低运行时内存占用，通过以下三种方式实现：

1️⃣ Per-Layer Embedding（PLE）

  • 是什么：一种由 Google DeepMind 提出的新型嵌入策略；
  • 作用：每一层使用独立的低维嵌入向量来代替全模型共享 embedding 表；

  • 优势：

    • 减少内存复制；
    • 更好地压缩表示空间；
    • 支持按需加载（lazy loading）；

  • 效果：使 5B / 8B 参数模型的动态运行内存分别降低到 约 2GB / 3GB；

    • 类似于将大模型“伪装”成一个 2B 或 4B 的轻量级版本运行。

2️⃣ Key-Value Cache Sharing（KVC Sharing）

  • 是什么：Transformer 模型在推理时需存储注意力机制的中间结果（Key 和 Value）；
  • 作用：多个层或步骤共享这部分缓存，减少重复计算和内存冗余；

  • 优势：

    • 降低推理内存开销；
    • 加快序列生成速度，提升多轮交互体验。

3️⃣ Advanced Activation Quantization（AAQ）

  • 是什么：对中间激活值进行量化（例如从 float32 降为 int8 或 int4）；
  • 作用：大幅降低模型的计算量与内存带宽需求；

  • 优势：

    • 保持模型精度的同时减小体积；
    • 支持模型在移动芯片（Qualcomm、MediaTek）上高效运行；
    • 与 PLE、KVC 联合使用，可进一步压缩至移动设备可接受的水平。

混合架构设计：Mix’n’Match 机制

🧩 “一套模型，多种能力”

Gemma 3n 内部通过 MatFormer 训练策略 实现了一种嵌套子模型机制：

模型结构功能说明主模型（如 4B）具备高精度推理能力子模型（如 2B）性能轻量、响应快速动态切换根据任务复杂度、设备资源自动选择运行路径子模型继承子模型权重由主模型共享，避免重复部署

这种结构具备以下优势：

  • 开发者无需部署多个模型版本；
  • 可在运行时动态调节质量与延迟之间的权衡（如：导航助手 vs 语义翻译）；
  • 提高能耗控制能力，适配高低端设备。

怎么使用 Gemma 3n？

Google 已开放两个方式，适合不同人群：

方式一：AI Studio（网页版）

  • 不用安装，直接在浏览器中体验模型的文本理解与生成；
  • 适合产品经理、开发者预览模型效果。

👉 地址：Google AI Studio（需要 Google 账号）

方式二：Google AI Edge（本地开发工具）

  • 适合开发者想把模型集成进 APP、本地系统、硬件设备；
  • 提供 SDK、文档、代码示例，支持文本和图像模型部署；
  • 支持 Android、Chrome、嵌入式设备等。

详细介绍：

官方介绍：https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n/