Новейшая технология искусственного интеллекта от Google для устройств, Джемма 3н, представляет собой скачок вперед в создании современных генеративных моделей, компактных, эффективных и сохраняющих конфиденциальность. Представленная в предварительном просмотре на Google I/O в конце мая 2025 года, Gemma 3n уже вызывает волнение среди разработчиков и исследователей, поскольку она переносит расширенные возможности мультимодального ИИ непосредственно на мобильные и периферийные устройства. В этой статье обобщены последние объявления, идеи разработчиков и независимые тесты.
Что такое Джемма 3н?
Gemma 3n — новейший представитель семейства генеративных моделей искусственного интеллекта Gemma от Google, разработанный специально для на устройстве вывод на оборудовании с ограниченными ресурсами, таком как смартфоны, планшеты и встроенные системы. В отличие от своих предшественников — Gemma 3 и более ранних вариантов, которые были в первую очередь оптимизированы для использования в облаке или с одним GPU — архитектура Gemma 3n отдает приоритет низкой задержкой, уменьшенный объем памяти и динамическое использование ресурсов, что позволяет пользователям запускать расширенные функции искусственного интеллекта без постоянного подключения к Интернету.
Почему «3н»?
Буква «n» в названии Gemma 3n означает «вложенные», что отражает использование модели Матрешка Трансформер (или MatFormer) архитектура. Эта конструкция вкладывает меньшие подмодели внутрь более крупной модели, подобно русским матрешкам, позволяя выборочно активировать только те компоненты, которые требуются для данной задачи. Благодаря этому Gemma 3n может радикально сократить вычислительные и энергетические затраты по сравнению с моделями, которые активируют все параметры при каждом запросе.
Предварительный релиз и экосистема
Google открыл Gemma 3n предварительный просмотр на I/O, сделав его доступным через Google AI Studio, Google GenAI SDK и на таких платформах, как Hugging Face, по предварительной лицензии. Хотя веса еще не полностью открыты, разработчики могут экспериментировать с вариантами, настроенными на инструкции, в браузере или интегрировать их в прототипы через API, которые Google быстро расширяет.
Как работает Gemma 3n?
Понимание механизмов Gemma 3n имеет решающее значение для оценки его пригодности для приложений на устройстве. Здесь мы разберем три его основных технических новшества.
Матрешка Трансформер (MatFormer) Архитектура
В основе Gemma 3n лежит MatFormer, вариант трансформатора, состоящий из вложенные подмодели различных размеров. Для легких задач, например, для генерации текста с короткими подсказками, активируется только самая маленькая подмодель, потребляя минимум ресурсов ЦП, памяти и мощности. Для более сложных задач, например, для генерации кода или многомодального рассуждения, динамически загружаются более крупные «внешние» подмодели. Такая гибкость делает Gemma 3n вычислительно-адаптивный, масштабирование использования ресурсов по требованию.
Кэширование с внедрением на уровне уровня (PLE)
Для дальнейшей экономии памяти Gemma 3n использует Кэширование PLE, выгружая редко используемые послойные вложения в быстрое внешнее или выделенное хранилище. Вместо постоянного нахождения в оперативной памяти эти параметры извлекается на лету во время вывода только при необходимости. Кэширование PLE сокращает пиковый объем памяти до 40% по сравнению с всегда загруженными вложениями, согласно ранним тестам.
Условная загрузка параметров
Помимо MatFormer и кэширования PLE, Gemma 3n поддерживает условная загрузка параметров. Разработчики могут заранее определить, какие модальности (текст, изображение, аудио) требуются их приложению; затем Gemma 3n пропускает загрузку неиспользуемые веса модальности, еще больше сокращая использование оперативной памяти. Например, текстовый чат-бот может полностью исключить параметры зрения и звука, оптимизируя время загрузки и уменьшая размер приложения.
Что показывают тесты производительности?
Первые тесты подчеркивают впечатляющий баланс скорости, эффективности и точности Gemma 3n.
Сравнение с одним GPU
Хотя Gemma 3n предназначена для периферийных устройств, она по-прежнему работает конкурентоспособно на одном GPU. The Verge сообщил, что Gemma 3 (ее более крупный кузен) превзошел ведущие модели, такие как LLaMA и GPT, в настройках одного GPU, продемонстрировав инженерное мастерство Google в проверках эффективности и безопасности Грань. Хотя полные технические отчеты по Gemma 3n еще не готовы, первоначальные тесты показывают прирост пропускной способности на 20–30% по сравнению с Gemma 3 на сопоставимом оборудовании.
Результаты Chatbot Arena
Независимые оценки на таких платформах, как Chatbot Arena, предполагают вариант Gemma 3n с 4 B-параметрами Превосходит GPT-4.1 Nano в смешанных задачах, включая математическое обоснование и разговорное качество. Помощник редактора KDnuggets отметил способность Gemma 3n поддерживать связные, контекстно-обогащенные диалоги с В 1.5 раза выше рейтинг Эло чем у его предшественника, при этом задержка отклика сократилась почти вдвое.
Пропускная способность и задержка на устройстве
На современных флагманских смартфонах (например, Snapdragon 8 Gen 3, Apple A17) Gemma 3n достигает 5–10 токенов/сек на CPU-только вывод, масштабирование до 20–30 токенов/сек при использовании NPU или DSP на устройстве. Пик использования памяти приходится на 2 ГБ оперативной памяти при выполнении сложных мультимодальных задач, что вполне вписывается в бюджет большинства высокопроизводительных мобильных устройств.
Какие функции предлагает Gemma 3n?
Набор функций Gemma 3n выходит далеко за рамки чистой производительности, фокусируясь на реальном применении.
Мультимодальное понимание
- Текст: Полная поддержка генерации текста на основе инструкций, реферирования, перевода и генерации кода.
- Наше видение: Анализируйте и подписывайте изображения с поддержкой неквадратных и высокоразрешающих входных данных.
- Аудио: Автоматическое распознавание речи (ASR) на устройстве и перевод речи в текст на более чем 140 языках.
- Видео (скоро): Google сообщила о предстоящей поддержке обработки входного видео в будущих обновлениях Gemma 3n.
Конфиденциальность на первом месте и готовность к работе в автономном режиме
Работая полностью на устройстве, Gemma 3n обеспечивает данные никогда не покидают оборудование пользователя, решая растущие проблемы конфиденциальности. Готовность к работе в автономном режиме также означает, что приложения остаются функциональными в средах с низким уровнем подключения, что критически важно для полевых работ, путешествий и защищенных корпоративных приложений.
Динамическое использование ресурсов
- Выборочная активация подмодели через MatFormer
- Условная загрузка параметров для исключения неиспользуемых модальных весов
- Кэширование PLE для разгрузки вложений
Сочетание этих функций позволяет разработчикам настраивать профиль ресурсов в соответствии со своими конкретными потребностями — будь то минимальные требования к ресурсам для приложений, чувствительных к заряду батареи, или полнофункциональное развертывание для мультимедийных задач.
Многоязычное совершенство
Учебный корпус Gemma 3n охватывает более 140 разговорных языков, с особенно высокими показателями производительности, зарегистрированными на рынках с высоким влиянием, таких как японский, корейский, немецкий и испанский. Ранние тесты показывают, что 2 × повышение точности в задачах, не связанных с английским языком, по сравнению с предыдущими моделями на устройстве.
Безопасность и фильтрация контента
Gemma 3n включает встроенный классификатор безопасности изображений (похожий на ShieldGemma 2) для фильтрации откровенного или жестокого контента. Дизайн Google, ориентированный на конфиденциальность, гарантирует, что эти фильтры работают локально, давая разработчикам уверенность в том, что создаваемый пользователями контент остается совместимым без внешних вызовов API.
Каковы типичные варианты использования Gemma 3n?
Объединяя мультимодальные возможности с эффективностью на устройстве, Gemma 3n открывает новые возможности применения в различных отраслях.
Какие потребительские приложения получают наибольшую выгоду?
- Помощники на основе камеры: Описание сцены в реальном времени или перевод непосредственно на устройстве, без задержек в облаке.
- Интерфейсы Voice-First: Частные автономные речевые помощники в автомобилях или устройствах «умного дома».
- Augmented Reality (AR): Распознавание объектов в реальном времени и наложение субтитров на очки дополненной реальности.
Как Gemma 3n используется в корпоративных сценариях?
- Полевая инспекция: Инструменты для автономной проверки коммунальных служб и инфраструктуры, использующие функцию визуализации изображения и текста на мобильных устройствах.
- Безопасная обработка документов: Локальный ИИ для анализа конфиденциальных документов в сфере финансов или здравоохранения, гарантирующий, что данные никогда не покинут устройство.
- Мультиязычная поддержка: Немедленный перевод и обобщение международных сообщений в режиме реального времени.
Каковы ограничения и соображения?
Хотя это и представляет собой большой шаг вперед, разработчикам следует учитывать текущие ограничения.
Какие существуют компромиссы?
- Качество против скорости: Подмодели с меньшими параметрами обеспечивают более быстрый отклик, но немного снижают точность выходных данных; выбор правильного сочетания зависит от потребностей приложения.
- Управление контекстным окном: Хотя 128 тыс. токенов — это существенно, приложения, требующие более длительных диалогов или обширной обработки документов, по-прежнему могут потребовать использования облачных моделей.
- Аппаратная совместимость: Устаревшие устройства без NPU или современных графических процессоров могут работать медленнее, что ограничивает возможности использования в реальном времени.
А как насчет ответственного ИИ?
Публикация Google сопровождается карточками моделей, в которых подробно описываются оценки предвзятости, меры по снижению риска, а также рекомендуемые правила использования для минимизации вреда и обеспечения этичного внедрения.
Заключение
Gemma 3n возвещает о новой эре в Генеративный ИИ на устройстве, сочетающий в себе передовые инновации в области трансформаторов с оптимизацией реального развертывания. Его MatFormer архитектура, Кэширование PLE и условная загрузка параметров разблокируйте высококачественный вывод на оборудовании от флагманских телефонов до встроенных периферийных устройств. Благодаря мультимодальным возможностям, надежной защите конфиденциальности и сильным ранним бенчмаркам, а также простому доступу через Google AI Studio, SDK и Hugging Face, Gemma 3n предлагает разработчикам переосмыслить опыт на базе ИИ, где бы ни находились пользователи.
Независимо от того, создаете ли вы помощника по языковому обеспечению для путешествий, инструмент для создания субтитров к фотографиям в автономном режиме или частного корпоративного чат-бота, Gemma 3n обеспечивает производительность и гибкость, необходимые вам, не жертвуя при этом конфиденциальностью. Поскольку Google продолжает расширять свою предварительную программу и добавлять такие функции, как понимание видео, сейчас самое время изучить потенциал Gemma 3n для вашего следующего проекта ИИ.
Первые шаги
CometAPI предоставляет унифицированный интерфейс REST, который объединяет сотни моделей ИИ, включая семейство Gemini, в единой конечной точке со встроенным управлением ключами API, квотами использования и панелями выставления счетов. Вместо жонглирования несколькими URL-адресами поставщиков и учетными данными.
Разработчики могут получить доступ Gemini 2.5 Flash Pre API (модель:gemini-2.5-flash-preview-05-20) и расширение API-интерфейс Gemini 2.5 Pro (модель:gemini-2.5-pro-preview-05-06)и т.д. через CometAPI. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API.