Googleの最新のデバイス内AI、 ジェマ3nは、最先端の生成モデルをコンパクト、効率的、そしてプライバシー保護を実現する上で飛躍的な進歩を象徴しています。2025年3月下旬にGoogle I/Oでプレビュー版がリリースされたGemma XNUMXnは、高度なマルチモーダルAI機能をモバイルデバイスやエッジデバイスに直接提供することで、既に開発者や研究者の間で大きな注目を集めています。この記事では、最新の発表、開発者の洞察、そして独立したベンチマーク結果をまとめています。
Gemma 3nとは何ですか?
Gemma 3nは、GoogleのGemmaファミリーの生成AIモデルの最新メンバーであり、特に デバイス上 スマートフォン、タブレット、組み込みシステムなど、リソースが限られたハードウェア上での推論に最適です。クラウドやシングルGPUでの使用に最適化されていた前身のGemma 3やそれ以前のバージョンとは異なり、Gemma 3nのアーキテクチャは、 低レイテンシ, メモリフットプリントの削減, 動的なリソース使用これにより、ユーザーはインターネットに常時接続しなくても高度な AI 機能を実行できるようになります。
なぜ「3n」なのでしょうか？
ジェマ3nの「n」は「入れ子になりました」は、モデルの使用を反映しています。 マトリョーシカトランスフォーマー （または マットフォーマー)アーキテクチャを採用しています。この設計は、ロシアの入れ子人形のように、大きなモデルの中に小さなサブモデルをネストすることで、特定のタスクに必要なコンポーネントのみを選択的にアクティブ化することを可能にします。これにより、Gemma 3nは、リクエストごとにすべてのパラメータをアクティブ化するモデルと比較して、計算量とエネルギー消費を大幅に削減できます。
プレビューリリースとエコシステム
Googleは ジェマ3nプレビュー I/Oで発表され、Google AI Studio、Google GenAI SDK、そしてHugging Faceなどのプラットフォームでプレビューライセンスの下で利用可能になりました。重みはまだ完全にオープンソースではありませんが、開発者はブラウザ上で命令調整されたバリエーションを試したり、Googleが急速に拡張しているAPIを介してプロトタイプに統合したりすることができます。
Gemma 3nはどのように機能しますか?
Gemma 3nのメカニズムを理解することは、デバイス内アプリケーションへの適合性を評価する上で非常に重要です。ここでは、そのXNUMXつの核となる技術革新について詳しく説明します。
マトリョーシカ トランスフォーマー (MatFormer) のアーキテクチャ
ジェマ3nの中心には マットフォーマー、変圧器の変種であり、 ネストされたサブモデル 様々なサイズのサブモデルが存在します。例えば、短いプロンプト付きのテキスト生成といった軽量タスクでは、最小のサブモデルのみがアクティブ化され、CPU、メモリ、電力消費を最小限に抑えます。コード生成やマルチモーダル推論といったより複雑なタスクでは、より大きな「外側の」サブモデルが動的にロードされます。この柔軟性により、Gemma 3nは 計算適応型、オンデマンドでリソース使用量をスケーリングします。
レイヤーごとの埋め込み（PLE）キャッシュ
さらにメモリを節約するために、Gemma 3nは PLEキャッシュあまり使用されない層ごとの埋め込みを高速な外部ストレージまたは専用ストレージにオフロードします。これらのパラメータはRAMに恒久的に格納されるのではなく、 オンザフライで取得 推論中は必要なときのみ実行されます。初期テストによると、PLE キャッシュにより、常時ロードされる埋め込みと比較して、ピーク時のメモリ フットプリントが最大 40% 削減されます。
条件付きパラメータの読み込み
MatFormerとPLEキャッシュの他に、Gemma 3nは 条件付きパラメータの読み込み開発者は、アプリケーションに必要なモダリティ（テキスト、画像、音声）を事前に定義できます。Gemma 3nは、 読み込みをスキップ 未使用のモダリティ固有の重み付けを除外することで、RAM使用量をさらに削減します。例えば、テキストのみのチャットボットでは、視覚と音声のパラメータを完全に除外することで、読み込み時間を短縮し、アプリのサイズを削減できます。
パフォーマンスベンチマークは何を示していますか?
初期のベンチマークでは、Gemma 3n の速度、効率、精度のバランスが優れていることが強調されています。
シングルGPUの比較
Gemma 3nはエッジデバイス向けに設計されていますが、シングルGPUでも競争力のあるパフォーマンスを発揮します。The Vergeは、Gemma 3（より大型の兄弟機）がシングルGPU設定でLLaMAやGPTといった主要モデルを上回り、効率性と安全性チェックにおけるGoogleのエンジニアリング力の高さを示したと報じています。 ベルジェGemma 3nの完全な技術レポートは近日中に公開される予定だが、初期テストではスループットの向上が見られ、 20〜30％ 同等のハードウェア上の Gemma 3 と比較。
チャットボットアリーナのスコア
Chatbot Arenaなどのプラットフォームでの独立した評価では、Gemma 3nの4つのBパラメータの変種が示唆されている。 優れたパフォーマンス GPT-4.1 Nanoは、数学的推論や会話の質を含む混合タスクにおいて、高い評価を得ました。KDnuggetsのアシスタントエディターは、Gemma 3nが一貫性があり文脈に富んだ対話を継続する能力を高く評価しました。 Eloスコアが1.5倍向上 前世代機よりも高速で、応答遅延もほぼ半分に短縮されました。
デバイス上のスループットとレイテンシ
現代のフラッグシップスマートフォン（例：Snapdragon 8 Gen 3、Apple A17）では、Gemma 3nは 5～10トークン/秒 CPUのみの推論では、 20～30トークン/秒 デバイス上のNPUやDSPを利用する場合、メモリ使用量は 2 GB 複雑なマルチモーダルタスク中に RAM を消費し、ほとんどのハイエンド モバイル ハードウェアの予算に余裕で収まります。
Gemma 3n にはどのような機能がありますか?
Gemma 3n の機能セットは、単なるパフォーマンスをはるかに超えており、実際の適用性に重点を置いています。
マルチモーダルな理解
- テキスト: 命令に合わせて調整されたテキスト生成、要約、翻訳、およびコード生成を完全にサポートします。
- 展望: 非正方形および高解像度の入力をサポートし、画像を分析してキャプションを追加します。
- オーディオ: 140 以上の言語に対応したデバイス上の自動音声認識 (ASR) と音声テキスト翻訳。
- **ビデオ（近日公開）**Google は、今後の Gemma 3n アップデートでビデオ入力処理をサポートすることを示唆しています。
プライバシー重視＆オフライン対応
Gemma 3nは完全にデバイス上で動作するため、 データはユーザーのハードウェアから外に出ることはありません増大するプライバシーへの懸念に対処します。オフライン対応は、接続性が低い環境でもアプリが機能し続けることを意味します。これは、フィールドワーク、出張、そして安全なエンタープライズアプリケーションにとって非常に重要です。
動的リソース使用
- 選択的なサブモデルの活性化 MatFormer経由
- 条件付きパラメータの読み込み 使用されていないモダリティ重みを省略する
- PLEキャッシング 埋め込みをオフロードする
これらの機能を組み合わせることで、開発者は、バッテリーに敏感なアプリのフットプリントを最小限に抑えたり、マルチメディア タスクのフル機能展開など、リソース プロファイルをニーズに合わせてカスタマイズできます。
多言語対応の卓越性
ジェマ3nのトレーニングコーパスは 140の言語特に、日本、韓国、ドイツ、スペインといった影響力の大きい市場では好調なパフォーマンスが報告されています。初期テストでは、 2× 以前のデバイス上のモデルと比較して、英語以外のタスクでの精度が向上しました。
安全性とコンテンツフィルタリング
Gemma 3n には、ShieldGemma 2 に類似した画像安全性分類機能が組み込まれており、露骨な表現や暴力的なコンテンツをフィルタリングします。Google のプライバシー重視の設計により、これらのフィルタはローカルで実行されるため、開発者は外部 API 呼び出しなしでもユーザー生成コンテンツがコンプライアンスに準拠していることを確信できます。
Gemma 3n の典型的な使用例は何ですか?
マルチモーダルの能力とデバイス上の効率性を組み合わせることで、Gemma 3n は業界全体にわたって新しいアプリケーションを実現します。
どの消費者向けアプリケーションが最も恩恵を受けるでしょうか?
- カメラ搭載アシスタント: クラウドの遅延なしで、デバイス上で直接、リアルタイムのシーンの説明または翻訳を行います。
- 音声ファーストインターフェース車やスマートホームデバイス内のプライベートなオフライン音声アシスタント。
- 拡張現実（AR）: AR グラスでのライブ オブジェクト認識とキャプション オーバーレイ。
Gemma 3n はエンタープライズ シナリオでどのように使用されますか?
- 現場検査: モバイル デバイス上の画像とテキストの推論を活用した、公共施設およびインフラストラクチャ向けのオフライン検査ツール。
- 安全な文書処理: 金融や医療分野の機密文書分析のためのオンプレミス AI により、データがデバイス外に漏れることがなくなります。
- 多言語サポート: 国際コミュニケーションをリアルタイムで即時翻訳・要約します。
制限事項と考慮事項は何ですか?
これは大きな前進ですが、開発者は現在の制約に注意する必要があります。
どのようなトレードオフが存在するのでしょうか?
- 品質 vs. スピード: パラメータの低いサブモデルでは応答が速くなりますが、出力の忠実度は若干低下します。適切な組み合わせの選択はアプリケーションのニーズによって異なります。
- コンテキストウィンドウ管理: 128 K トークンは大きいですが、より長いダイアログや大規模なドキュメント処理を必要とするアプリケーションでは、依然としてクラウドベースのモデルが必要になる場合があります。
- ハードウェアの互換性NPU または最新の GPU が搭載されていない従来のデバイスでは推論速度が遅くなり、リアルタイムの使用ケースが制限される可能性があります。
責任ある AI についてはどうでしょうか?
Google のリリースには、バイアス評価、安全性の軽減、および害を最小限に抑えて倫理的な展開を確保するための推奨使用ガイドラインを詳述したモデル カードが添付されています。
結論
ジェマ3nは新しい時代の到来を告げる デバイス上の生成AI最先端の変圧器の革新と実際の導入の最適化を組み合わせたものです。 マットフォーマー 建築、 PLEキャッシュ, 条件付きパラメータの読み込み フラッグシップスマートフォンから組み込みエッジデバイスまで、幅広いハードウェアで高品質な推論を実現します。マルチモーダル機能、堅牢なプライバシー保護、強力な初期ベンチマークに加え、Google AI Studio、SDK、Hugging Face からの容易なアクセスを備えた Gemma 3n は、開発者がユーザーの場所を問わず AI を活用したエクスペリエンスを再構築できるよう支援します。
旅行対応の言語アシスタント、オフラインファーストの写真キャプション作成ツール、あるいはプライベートな企業向けチャットボットなど、Gemma 3nは、プライバシーを犠牲にすることなく、必要なパフォーマンスと柔軟性を提供します。Googleはプレビュープログラムの拡充を続け、動画理解などの機能を追加しています。今こそ、次のAIプロジェクトに向けてGemma 3nの可能性を探る絶好の機会です。
スタートガイド
CometAPIは、Geminiファミリーを含む数百のAIモデルを一貫したエンドポイントに集約する統合RESTインターフェースを提供します。APIキー管理、使用量制限、課金ダッシュボードも組み込まれており、複数のベンダーURLと認証情報を管理する手間が省けます。
開発者はアクセスできる Gemini 2.5 フラッシュ プレ API （モデル：gemini-2.5-flash-preview-05-20）と ジェミニ 2.5 プロ API （モデル：gemini-2.5-pro-preview-05-06）などを通じて コメットAPIまず、モデルの機能を調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。