Gemma 3Atvērtas pirmkoda AI modelis, optimizēts vienas GPU veiktspējai, atbalsta multimodālus ievadus un vairāk nekā 140 valodas.

Gemma 3 ir kolekcija ļoti smagajām, pēcnācēju radošo modelīm, kurām ir izveidots iespējas veikt risināšanos uz iekārtām - ļoti paredzētas viena GPU izdalījuma izpildes. Tā atbalsta dažrādus iestatījumus un 140 vairāk uzrunaudītās valodas. Modelis ir dažādu izmēru (1B, 4B, 12B, un 27B), lai rūpētos, ka tikai tiek izvēlēts labs rezultāts jebkura iekārtas un izpildes funkcijas. Gemma 3 piedāvā iepirkumi tekstūras un vizuālās argumentācijas iespējus, 128 k-tokenu kontekstā, un funkciju izsaucēšanas par kompleksām uzdevumiem. Tā arī ietver kvantizēti versijas, lai ātrāk sāktu izpildes un samazinātu kompilācijas pamatejos. Modelis ir daļa no Googles līguma ar efektīvu AI tehnoloģijas pieeju, kurā tiek izmantoti pašās to izgudrošanas pamatejos, kas atrodas Gemini 2.0 modelos. Gemma 3 ir izvēlētās, lai palīdzētu programmatūras rakstītājiem izveidot AI lietotnes, kurus var izmantot tikai uz iekārtām, kā mobilie telefoni, datoru un strādnieku iekārtās. Gemma 3 sniedz augstākās riekstspējas izmēra attiecībā, izvirzzot no citiem modeliem, kā Llama3-405B, DeepSeek-V3 un o3-mini, preliminārajās cilvēka preferences novērtējumos. Tā ļauj globālām izmantošanas iespējam ar automatisku atbalstu vairāk nekā 35 valodās un pretrainētu funkcionalitāti vairāk nekā 140 valodām. Modulis ļauj izveidot AI-dibinātu procesus ar funkciju apsaukumu un struktūotu ievades datiem. Gemma 3 izstrādes procesā tiešraidē tika ievērotas drošas prasības, kas paredzētas plašu dati valdības, drošības politikas sadarbības ar izturīgām piemērošanas procesiem, kā arī robustas novērtēšanas izpratnes izvērstajām noteiksmēm, lai nodrošinātu pareizu un drošu sistēmas funkcionēšanu. Gemma 3 modelu saime ir nopietni ieguvis popularitāti, kas norāda uz vairāk nekā 100 miljonu lejupielādējumiem un aktīvu komunity, kurā ir radusies vairāk nekā 60 000 dažādu Gemma variantu. Gemma 3 spējas tai veido labu priekšrocību par programmatūras izstrādātājiem, kas grib izveidot iesaistītas lietotāju pieredzes, kas var apgūt ne tikai vienā GPU vai TPU gājienā.