Gemma

Gemma是Google最新發表的開源輕量級AI模型家族，主打開放權重、多模態能力和高度客製化，支援文字、圖片等複雜場景，適合開發者、研究者及企業多平台部署。
免費取得模型，靈活本地或雲端使用，低門檻推動AI創新。

2025年7月，Google宣布其最新開放AI模型平台Gemma正式登陸開發者與企業市場。 Gemma（官方網址點此）是Google DeepMind聯合多部門傾力打造的輕量、開放、智慧的AI訓練模式工具家族，致力於推動研究創新與業務落地。

在生成式AI浪潮席捲全球之際，Google以Gemma為核心，為廣大開發者、研究者、企業打開低門檻、高擴展性的新一代AI應用之門，在開放AI生態、技術安全與多模態能力上處於領先。

Gemma的主要功能

Gemma主打開放權重、高度客製化與多模態能力，為AI訓練模型賦能多元場景。 Gemma家族模型以生成式語言能力為核心，支援文字與圖像輸入，能夠涵蓋對話、摘要、理解、編碼甚至視覺等多重任務，滿足開發、研究與企業應用需求。

主要功能亮點

• 多模態輸入：自Gemma 3起，支援文字與圖片同時處理，具備視覺語言能力，如圖片內容分析、文字問答、物件辨識等。
• 超長上下文視窗：支援128K token，輕鬆處理超長文件或大量圖片，適用於法律、醫療等大文字場景。
• 強大多語言支援：原生支援140+種語言，全球化AI開發無障礙。
• 靈活模型參數及量化：涵蓋1B、4B、12B、27B參數規模，支援32~4位元多層級量化。
• 開放權重及自訂訓練：所有模型權重開放，支援二次微調與定制，適配專屬資料。
• 函數呼叫及結構化輸出：方便智慧對話、自動化程式碼等API深度整合。
• 安全與審計：如ShieldGemma圖片安全分類器，幫助企業合規排查高風險內容。

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表格參數詳情

更多技術細節：Gemma 3技術報告

多樣化模型家族

• Gemma Core：（1B/4B/12B/27B）文字和視覺生成、推理、摘要等多任務。
• CodeGemma：程式碼生成、自動補全。
• PaliGemma：圖片問答、視覺摘要。
• ShieldGemma：內容安全審計及檢測。
• TxGemma：醫學和垂類預測、推理。

Gemma模型可透過Hugging Face与Kaggle免費下載使用。

Gemma的價格& 方案

Gemma秉承開放策略，模型權重完全免費，支援多平台自由部署與訓練。如需更高效能的雲端API、企業級服務，可選用Google Cloud相關付費方案。

定價方案速覽

可參考費用詳情和試用

如何使用Gemma

Gemma支援多框架多平台，適合零基礎到專業級用戶，操作便利。官方入門指引

核心使用方式

1. 下載模型權重：
   訪問Hugging Face或Kaggle選擇需要的模型。
2. 開發框架選擇：
   Keras、PyTorch、JAX、Transformers等皆相容支援（詳細教學），也可Gemma.cpp、Ollama邊端運作。
3. 推理與微調：
   支援本地/雲端prompt推理、LoRA/QLoRA高效微調，小樣本適用。微調教程
4. 一站式部署：
   企業支援Vertex AI、GKE、Dataflow等MLOps整合雲端服務。

整合步驟簡單

新手推薦Colab線上試用，官方Notebook範例

Gemma的適用人群

Gemma以開放易用、安全多元、相容性強的優勢，成為以下群體AI開發首選：Gemma社區案例

主要適用對象

• AI開發者/創業者團隊：自訂產品如對話機器人、生成式內容等。
• 學術研究者：開放權重、可微調、便於創新方法論研究。
• 中小型/大型企業IT：低成本私有部署，資料合規安全。
• AI教育/訓練：新科技教學、實驗。
• 全球化/在地化需求開發者：多語種交互，適配不同地區。

典型適配場景舉例

Gemma平台生態與安全合規

Gemma高度重視責任AI與內容安全。 Google在Gemma平台設計了多樣化責任元件（Responsible GenAI Toolkit、限制策略等），結合ShieldGemma支援自動內容審核、敏感資訊攔截與合規追蹤。

• 防偏見與濫用：全流程去偏與層級內容管理。
• 研發合規性：符合Google Responsible AI政策，保障健康發展。

更多說明見社區政策頁

Gemma的技術生態與社區創新

Google鼓勵開發者/研究者進行創新模型研發與生態共建。 Princeton NLP等科研機構，以及OmniAudio多模態擴展案例，已豐富Gemmaverse社群。

Gemma與Hugging Face、Ollama、Vertex AI、Colab、Keras等平台無縫銜接，可高效整合產業業務連結。大大加速AI技術民主化進程。

常見問題

Gemma和Gemini差別？

Gemini定位旗艦，超大規模多模態AI，Gemma主打開源輕量、低門檻、可在地化部署，適合私有化和創新開發。 詳見Gemma vs Gemini官方說明

如何本地部署Gemma？

直接下載權重，依硬體選擇參數/精確度，配合PyTorch/Keras等或Ollama、Gemma.cpp等工具實現本地推理與訓練。無需依賴雲，詳見部署指南

支援客製化領域微調嗎？

Gemma支援客製化微調（如LoRA/QLoRA），支援本地/雲端多場景。 詳見微調教程。請注意微調顯存需求比推理高。

Gemma的發布，意味著生成式AI民主化邁出新步伐。個人和企業均可在Gemma生態中創新和成長，推動下一代AI廣泛應用。體驗更多，請訪問Gemma官網。

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