Google DeepMind 最新發表的 Gemma 3 開放 AI 模型，延續了 Gemini 技術架構，並在效能、上下文窗口長度與多模態支援方面大幅提升。作為「世界上最好的單加速器模型」，Gemma 3 在 LMArena 排行榜 上表現超越 Llama 3、DeepSeek-V3 等競爭對手，並支援超過 140 種語言與 128k Token 的上下文窗口。本篇文章將整理 Gemma 3 的技術突破、效能比較與使用方式。
Gemma 3 特色新亮點有哪些？提供哪些版本？
Google DeepMind Gemma 3 是最新一代輕量級開放 AI 模型，相較前代 Gemma 2 有多項技術突破，包含上下文窗口長度提升至 128k Token、支援多模態（4B 以上版本）、多語言能力擴展至 140+ 種語言，更提供 4 種規模版本，以下將整理 Gemma 3 版本規格、亮點特色。
Gemma 3 提供哪些版本？
Gemma 3 提供多種規格，從輕量級到高效能模型，適用不同應用需求。這一代新增 1B、4B、12B、27B 版本，並針對單 GPU、TPU、多模態處理進行優化，讓開發者能靈活選擇最適合的模型。
- 1B 版本：適合單 GPU 運行，提供 32k Token 上下文窗口，輕量高效
- 4B 版本：支援多模態（圖像+文字），提升 AI 圖像理解能力
- 12B 版本：適用更高效的推理與應用，擴展至 128k Token
- 27B 版本：最大規模，效能超越 Llama 3、DeepSeek-V3，在 LMArena 排行榜名列前茅
Gemma 3 如何做到模型升級？5 大亮點整理
Google DeepMind 為了讓 Gemma 3 更聰明、更準確，採用了三種技術來訓練它：提煉、強化學習和模型合併，這些方法讓模型能更好地理解數學、寫程式，並且更貼近人類的思考方式。
- AI 學習提煉，理解更精準
Google 讓 Gemma 3 透過更強大的 AI 模型學習，提煉出最關鍵的知識，確保它能更快、更準確地理解各種問題
- 人類回饋訓練，讓 AI 更貼近使用者需求
Google 讓 AI 與人類互動，並透過人類回饋強化學習（RLHF），讓 Gemma 3 的回答更符合人類的期待，避免 AI 回答不準確或不自然
- 數學與程式強化學習，提升解題能力
- 數學推理強化（RLMF）：Google 訓練 AI 更擅長解數學題，提升邏輯思維與運算能力
- 程式碼強化（RLEF）：Gemma 3 經過專門訓練，確保生成的程式碼更準確、更可靠，適用於軟體開發與 AI 程式碼輔助
此外，Gemma 3 還有以下 5 大亮點特色
1. 128k Token 超長上下文窗口，遠超 Gemma 2 的 8k 限制
Gemma 3 的上下文窗口長度大幅擴展，1B 版本支援 32k Token，其他版本最高支援 128k Token，相比 Gemma 2 的 8k Token 提升數倍。這讓 AI 能夠處理更長的上下文資訊，提升長文理解與複雜問題解析的能力。
2. 多模態能力首次登場，支援圖像與文字融合處理
Gemma 3 除了 1B 版本外，在 4B、12B、27B 版本均支援多模態輸入，可同時理解圖像與文字，並產生文字輸出。內建 SigLIP 視覺編碼器，搭配自適應視窗演算法，讓模型能夠處理高解析度與非方形圖像，支援圖片分析、OCR、圖像問答等應用。
3. 全新分詞器與多語言支持，擴展至 140+ 種語言
Gemma 3 預設支援 35+ 種語言，透過改進的分詞器（Tokenizer） 可擴展至 140+ 種語言。Google 強調，這將幫助開發者打造更國際化的 AI 應用，使 AI 更精準理解不同語言的表達方式，提升翻譯與跨語言互動能力。
4. 單加速器運行優化，適用 GPU、TPU，支持 NVIDIA & AMD
Google 強調 Gemma 3 是「世界上最好的單加速器模型」，專為在單一 GPU 或 TPU 上運行進行了優化，使得開發者可以在多種硬體上打造高效能的 AI 應用，包括 NVIDIA GPU、Google Cloud TPU 和 AMD GPU。
5. 支援函數呼叫與結構化輸出，提升 AI Agent 智能化
Gemma 3 內建函數呼叫（Function Calling）與結構化輸出（Structured Output），使 AI 能夠更準確地與應用程式互動，適用於自動化工作流、智能客服、AI Agent 開發，大幅提升了 AI 在企業應用場景中的可用性與整合能力。
Gemma 3 效能比較，與 Llama 3、DeepSeek-V3 差異如何？
隨著 DeepSeek 輕量高效 AI 模型的需求上升，Google DeepMind 推出 Gemma 3，專為單加速器（GPU/TPU） 優化，確保低成本運行仍具卓越效能。在 LMArena 排行榜測試中，Gemma 3（27B 版）超越 Llama 3、DeepSeek-V3、o3-mini，展現強大競爭力。
以下簡單用圖片與文字說明 Gemma 3 與 Llama 3、DeepSeek-V3 效能比較，
Gemma 3 27B 在 LMArena 排行榜上以 1338 的 Elo 分數領先 Llama 3 (1269) 和 DeepSeek-V3 (1318)，展現卓越效能；更關鍵的是，Gemma 3 27B 只需單一 NVIDIA H100 GPU 即可運行，相較於 Llama 3 和 DeepSeek-V3 需要多個GPU，效率顯著提升。
不過，可以看到專有模型 o3-mini 儘管無需 GPU，但 Elo 分數為 1304 仍低於Gemma 3 ，所以整體而言，Gemma 3 27B 以單 GPU 運行優勢，成為當中最具性價比的高效 AI 模型。
Gemma 3 與 Gemma 2 比較
許多開發者好奇 Gemma 3 相較於 Gemma 2 有哪些突破？這次升級不只涵蓋更大參數規模（1B~27B）、128k Token 上下文長度、多模態支援等，以下整理表格快速介紹升級差異。
| 比較項目 | Gemma 3 | Gemma 2 |
|---|---|---|
| 發布時間 | 2025 年 3 月 | 2024 年 6 月 |
| 參數規模 | 1B、4B、12B、27B | 2B、7B |
| 最大上下文長度 (Token) | 128k (27B 版本) / 32k (1B 版本) | 8k |
| 多模態支援 | 支援多模態 (4B 以上版本支援圖像 + 文字輸入) | 無支援多模態 (僅支援文字) |
| 視覺編碼器 | SigLIP + 自適應視窗演算法 | 無 |
| 效能表現 | LM Arena 排行榜領先 Llama 3、DeepSeek-V3 | 低於 Llama 3、Mistral |
| 模型優化 | 針對 NVIDIA GPU、TPU、AMD GPU 進行深度優化 | 主要針對 NVIDIA GPU 優化 |
| 函數呼叫與結構化輸出 | 內建函數呼叫，提升 AI 代理應用 | 無內建函數呼叫功能 |
| 語言支援 | 140+ 種語言，預設支援 35+ 種語言 | 30+ 種語言 |
| 開放下載平台 | Hugging Face、Google AI Studio、Kaggle | Hugging Face、Google AI Studio |
同時，Google 也統整 Gemma 3 與 Gemma 2 在多項多項基準測試 MMLU-Pro、LiveCodeBench、SimpleQA、GPQA Diamond、MATH 等的差異，以下提供詳細比較：
程式碼生成能力（LiveCodeBench）
- Gemma 3 27B：29.7
- Gemma 2 27B：20.4
Gemma 3 程式碼生成能力提升 45.6%，在 LeetCode、Codeforces 等平台測試中表現更穩定，顯示其在 AI 代碼助手、程式設計輔助等應用中更加實用。
簡短問答能力（SimpleQA）
- Gemma 3 27B：10.0
- Gemma 2 27B：9.2
雖然 Gemma 3 與 Gemma 2 差距不大，但 Gemma 3 仍略勝一籌，顯示出在簡潔回答短問題時的表達精確度有所提升。
科學推理能力（GPQA Diamond）
- Gemma 3 27B：42.4
- Gemma 2 27B：34.3
Gemma 3 在生物、物理、化學博士級難題測試中表現提升 23.6%，展現更強的學術推理與高難度問題解決能力。
數學推理能力（MATH）
- Gemma 3 27B：89.0
- Gemma 2 27B：55.6
Gemma 3 數學解題能力大幅提升 60%，顯示其在邏輯推理、多步驟計算、數學公式處理等方面的進步，適合應用於 金融分析、數據科學、AI 數學輔助等場景。
知識理解與推理能力（MMLU-Pro）
- Gemma 3 27B：67.5
- Gemma 2 27B：56.9
Gemma 3 在 MMLU-Pro 測試中的表現較 Gemma 2 提升約 18.6%，這反映出預訓練數據與模型架構的改進，使其在綜合知識測試與邏輯推理方面更優異。
Gemma 3 如何使用？在 Hugging Face、Google AI Studio 免費下載！
想體驗 Gemma 3 的強大 AI 能力？Google 已開放 Hugging Face、Google AI Studio、Kaggle 下載，支援 PyTorch、JAX、Keras 等開發框架，並針對 NVIDIA GPU、TPU、AMD GPU 進行優化。無論 聊天機器人、程式碼生成、圖像識別，都能輕鬆部署！以下整理 Gemma 3 的下載方式與使用指南，助你快速上手
1. Google AI Studio：快速試用，無需下載
對於新手或開發者想快速體驗 Gemma 3 的 AI 能力，Google AI Studio 是最便捷的選擇。這個免費平台允許用戶直接輸入文本或上傳圖像，測試 Gemma 3 的多模態處理能力，無需額外設置環境。
- 適合對象：想嘗試 Gemma 3 的使用者，無需本機安裝
- 連結： Google AI Studio
2. 在 Hugging Face 或 Kaggle 下載模型權重，進行微調
Gemma 3 提供免費開放的模型權重，可透過 Hugging Face、Kaggle 下載，並進一步微調（Fine-tuning）。開發者可以針對特定領域 （如醫療、法律、金融） 訓練模型，以提升特定任務的準確度。
- 適合對象：有 AI 訓練經驗，想要微調模型以符合特定應用需求的開發者
- 連結： Hugging Face、Kaggle
結論
DeepSeek 等低成本 AI 模型的成功，證明市場對低硬體需求且效能強勁的 AI 解決方案存在龐大需求。Gemma 3 的推出，正是 Google 對此趨勢的積極回應，以「世界上最好的單加速器模型」為定位，不只在 LMArena 排行榜超越 Llama-405B、DeepSeek-V3、o3-mini，Gemma 模型超過 1 億次下載也證明了市場對於 Google 開放模型系列的認可。
作為 Google Cloud 技術夥伴，iKala 深入了解 Gemma 3 在企業 AI 應用的最佳實踐，並提供專業技術諮詢，協助企業透過 Google Cloud TPU、Vertex AI、Cloud Run 等服務部署 Gemma 3。如需進一步了解 如何在 Google Cloud 上最佳化 Gemma 3 部署，歡迎聯繫 iKala，獲取更多技術細節與解決方案！
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