Gemma 3n E4B IT 是谷歌推出的輕量級多模態開放模型，基於與Gemini模型相同的研究構建。該模型支持文本、音頻和視覺輸入，適用於多種任務，採用MatFormer架構實現高效參數利用。

多模態Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級開源多模態模型，本版本為12B參數的指令調優量化感知訓練模型，已轉換為MLX框架的MXFP4格式，支持文本和圖像輸入並生成文本輸出，具有128K上下文窗口和140+語言支持。

多模態Mlx

VaultGemma是谷歌推出的基於差分隱私技術預訓練的輕量級語言模型，具有強大的隱私保護能力。它採用差分隱私隨機梯度下降（DP-SGD）進行預訓練，為訓練數據提供數學隱私保證，參數少於10億，適用於多種自然語言處理任務。

自然語言處理Transformers

Gemma 3 270M是谷歌推出的輕量級多模態模型，基於與Gemini系列相同的研究技術，支持文本和圖像輸入，具有32K上下文窗口，在問答、總結、圖像理解和代碼生成等任務上提供高質量輸出。

多模態Transformers多語言

這是谷歌Gemma 3 270M Instruct模型的4位量化版本，使用MLX框架針對蘋果芯片進行了專門優化。該模型是一個輕量級但功能強大的語言模型，適用於各種文本生成任務，並參與了LM Studio社區模型亮點計劃。

自然語言處理Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級、最先進的開放模型家族，基於與Gemini模型相同的研究和技術構建。具有多模態處理能力，支持文本和圖像輸入，並生成文本輸出，適用於各種文本生成和圖像理解任務。

多模態Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級、最先進的開源多模態模型家族，基於與Gemini模型相同的研究和技術構建。該270M版本是經過指令調優的模型，採用量化感知訓練（QAT），能夠在顯著降低內存需求的同時保持與bfloat16相近的質量。

多模態Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級開源多模態模型系列，基於與Gemini相同技術構建。270M版本是其中最小規模模型，支持文本和圖像輸入，具備128K上下文窗口，適用於資源受限環境部署。

多模態Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級開源多模態模型家族，能夠處理文本和圖像輸入並生成文本輸出。具有128K大上下文窗口，支持140多種語言，適用於文本生成和圖像理解等多種任務。

多模態Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級開源多模態模型家族，基於與Gemini相同的研究技術構建。270M版本是其中最小的指令微調模型，支持140多種語言，具有32K上下文長度，適用於資源受限環境下的文本生成任務。

多模態Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級、最先進的開源多模態模型家族，基於與Gemini模型相同的研究和技術構建。270M版本是其中最小的模型，能夠處理文本和圖像輸入並生成文本輸出，適用於多種文本生成和圖像理解任務。

多模態Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級、最先進的開源多模態模型家族，支持140多種語言，具備文本生成和圖像理解能力。270M參數版本專為資源受限環境設計，可在筆記本電腦、臺式機等設備上部署。

多模態Transformers

Gemma 3是谷歌推出的輕量級、最先進的多模態開放模型家族，能夠處理文本和圖像輸入並生成文本輸出。具有128K大上下文窗口，支持超過140種語言，提供從270M到27B多種規模選擇，適用於各種文本生成和圖像理解任務。

多模態Transformers

醫療Gemma-3N是基於谷歌Gemma-3N-4B模型專門針對緊急醫療援助和離線醫療應用進行微調的版本。該模型在86,667個醫療問答對上進行訓練，專注於提供準確的急救指導和醫療諮詢，特別適用於網絡連接有限的緊急情況。

自然語言處理Safetensors英語

Gemma 3n是谷歌推出的輕量級、最先進的多模態開放模型，基於Gemini技術構建。專為低資源設備設計，支持文本、圖像、視頻和音頻輸入，生成文本輸出。採用選擇性參數激活技術，在4B參數規模下高效運行。

多模態Transformers英語

谷歌推出的社區模型，適用於多種圖像文本到文本轉換任務，針對蘋果芯片優化

多模態Transformers

T5Gemma是谷歌推出的輕量級且強大的編解碼器研究模型家族，通過將僅解碼器模型改編為編解碼器架構，實現了質量與效率的良好平衡。該模型適用於多種生成任務，可在資源有限的環境中部署。

自然語言處理Transformers

T5Gemma是谷歌推出的輕量級編碼器-解碼器研究模型家族，通過將預訓練的僅解碼器模型改編為編碼器-解碼器架構，在質量和效率之間實現了更好的平衡。該模型支持多種生成和判別任務，適用於資源有限的環境部署。

自然語言處理Transformers

T5Gemma是谷歌推出的輕量級編碼器-解碼器研究模型家族，通過將僅解碼器的預訓練模型改編為編碼器-解碼器架構，實現了質量與效率的良好平衡。該模型適用於多種生成和判別任務，支持英文處理。

自然語言處理Transformers

T5Gemma是谷歌推出的輕量級且強大的編解碼器研究模型家族，通過將僅解碼器模型改編為編解碼器架構，繼承了基礎能力並在質量與效率間取得良好平衡。該模型適用於多種生成任務，編碼器也可用於判別任務，能在資源有限的環境中部署。

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