Gemma 3Ein offenes AI-Modell für Single-GPU-Leistung optimiert, um multimodale Eingaben und über 140 Sprachen unterstützend.

Gemma 3 ist eine Sammlung leichter, hochmoderner Open‑Modelle, die für den Einsatz auf Geräten konzipiert sind und besonders für die Leistung auf einer einzelnen GPU optimiert wurden. Sie unterstützt multimodale Eingaben und über 140 Sprachen. Das Modell ist in verschiedenen Größen (1 B, 4 B, 12 B und 27 B) erhältlich, sodass Entwickler die am besten zu ihrer Hardware und ihren Leistungsanforderungen passende Variante wählen können. Gemma 3 bietet fortschrittliche Text‑ und Bild‑Reasoning‑Fähigkeiten, ein Kontextfenster von 128 k Token und Function Calling für komplexe Aufgaben. Außerdem gibt es quantisierte Versionen für schnellere Performance und geringeren Rechenaufwand. Das Modell ist Teil von Googles Verpflichtung, nützliche KI‑Technologie zugänglich zu machen, und baut auf derselben Forschung und Technologie auf, die ihren Gemini 2.0‑Modellen zugrunde liegt. Gemma 3 ist darauf ausgelegt, Entwicklern zu ermöglichen, KI‑Anwendungen zu erstellen, die direkt auf Geräten wie Smartphones, Laptops und Workstations laufen. Gemma 3 liefert für seine Größe eine State-of-the-Art-Leistung und übertrifft in ersten menschlichen Präferenzbewertungen andere Modelle wie Llama3-405B, DeepSeek-V3 und o3-mini. Es ermöglicht globale Anwendungen mit sofortiger Unterstützung von über 35 Sprachen und vortrainierter Unterstützung für mehr als 140 Sprachen. Das Modell erlaubt die Erstellung von KI‑gesteuerten Workflows mittels Funktionsaufruf und strukturierter Ausgabe. Die Entwicklung von Gemma 3 umfasste rigorose Sicherheitsprotokolle, wie umfangreiches Data Governance, Ausrichtung an Sicherheitsrichtlinien durch Fine‑Tuning und robuste Benchmark‑Evaluierungen. Die Gemma‑Familie von Open‑Modellen hat eine erhebliche Verbreitung erfahren, mit über 100 Millionen Downloads und einer lebendigen Community, die mehr als 60 000 Gemma‑Varianten erstellt hat. Die Fähigkeiten von Gemma 3 machen es für Entwickler geeignet, die ansprechende Benutzererlebnisse erstellen möchten, die auf einem einzelnen GPU‑ oder TPU‑Host laufen.